Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

mm2	0.25 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 77	0.25 8	0.20 14	0.49 16	0.32 42	0.22 2	0.26 17	0.40 126	0.21 8	0.45 49	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 77	0.25 8	0.20 14	0.41 6	0.32 42	0.22 2	0.26 17	0.40 126	0.21 8	0.45 49	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 29	0.54 33	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 141	0.34 103	0.37 11	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 14	0.50 24	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 141	0.35 111	0.37 11	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 14	0.49 16	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 108	0.31 74	0.31 2	0.22 1	0.15 82	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

LACA3	0.27 22	0.21 69	0.38 31	0.35 11	0.19 9	0.37 55	0.38 237	0.47 12	0.28 20	0.29 31	0.27 25	0.26 24	0.31 74	0.73 177	0.22 1	0.16 122	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.15 79	0.11 3

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 38	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 85	0.32 84	0.30 1	0.24 14	0.15 82	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 42	0.10 1

GeoVLM	0.26 13	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 77	0.34 39	0.20 14	0.49 16	0.31 32	0.29 31	0.26 17	0.40 126	0.26 37	0.45 49	0.27 70	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

LACA2	0.27 22	0.21 69	0.44 80	0.35 11	0.18 3	0.39 64	0.39 254	0.56 44	0.27 18	0.29 31	0.33 46	0.36 95	0.26 37	0.45 49	0.22 1	0.15 82	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.16 115	0.11 3

DispViT+	0.33 78	0.19 22	0.37 15	0.36 18	0.56 517	0.30 26	0.23 51	0.72 126	0.55 175	0.33 58	0.34 51	0.30 51	0.25 28	1.12 323	0.29 98	0.15 82	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 13	0.19 22	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 134	0.19 7	0.54 33	0.27 18	0.30 42	0.29 35	0.26 24	0.32 84	0.43 40	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 79	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 13	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 77	0.34 39	0.20 14	0.49 16	0.31 32	0.29 31	0.26 17	0.40 126	0.26 37	0.45 49	0.27 70	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth	0.29 41	0.19 22	0.37 15	0.40 75	0.17 2	0.58 254	0.32 152	0.60 63	0.29 24	0.26 13	0.26 17	0.39 120	0.43 162	0.47 70	0.26 55	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 67	0.15 79	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.30 46	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.28 20	0.18 2	0.58 51	0.34 60	0.36 86	0.34 51	0.26 24	0.20 5	1.40 405	0.24 14	0.15 82	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 71

derf	0.25 10	0.20 40	0.40 51	0.40 75	0.23 54	0.26 13	0.19 7	0.47 12	0.32 42	0.26 13	0.26 17	0.39 120	0.21 8	0.47 70	0.24 14	0.14 52	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.13 71

qqai	0.26 13	0.20 40	0.41 59	0.40 75	0.23 54	0.28 20	0.19 7	0.51 25	0.32 42	0.26 13	0.25 12	0.42 137	0.21 8	0.48 77	0.24 14	0.15 82	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.13 71

monster-pro	0.28 33	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 237	0.31 136	0.55 38	0.43 107	0.28 20	0.28 29	0.23 6	0.21 8	0.57 109	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.11 3

PSi22	0.43 180	0.25 197	0.45 95	0.45 175	0.24 77	0.46 120	0.22 38	0.63 75	0.99 349	0.45 156	0.64 198	0.80 314	0.52 254	1.44 412	0.30 117	0.14 52	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.19 252	0.15 174

Foundation-i1b	0.36 119	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 214	0.49 389	1.00 263	0.35 67	0.47 168	0.43 94	0.56 228	0.53 262	0.66 152	0.28 87	0.16 122	0.11 38	0.14 15	0.13 128	0.14 42	0.12 21

Foundation-i1a	0.37 129	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 196	0.47 364	1.01 270	0.42 102	0.51 201	0.44 103	0.57 232	0.57 296	0.78 199	0.29 98	0.15 82	0.11 38	0.14 15	0.12 67	0.13 7	0.13 71

LACA1	0.25 10	0.20 40	0.38 31	0.34 5	0.18 3	0.31 30	0.27 97	0.45 10	0.25 12	0.30 42	0.22 8	0.25 19	0.32 84	0.46 59	0.25 39	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.12 67	0.15 79	0.12 21

Test_v1	0.27 22	0.20 40	0.37 15	0.34 5	0.25 104	0.31 30	0.30 124	0.59 53	0.37 77	0.29 31	0.33 46	0.25 19	0.25 28	0.48 77	0.24 14	0.15 82	0.11 38	0.14 15	0.12 67	0.13 7	0.11 3

MatchStereo	0.28 33	0.21 69	0.39 40	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 51	0.65 92	0.48 133	0.27 18	0.47 118	0.25 19	0.24 25	0.49 79	0.31 144	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 7	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.26 13	0.18 8	0.37 15	0.38 52	0.24 77	0.30 26	0.20 14	0.54 33	0.33 51	0.27 18	0.30 40	0.33 77	0.25 28	0.46 59	0.30 117	0.14 52	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.13 71

LCMNet	0.28 33	0.18 8	0.36 9	0.37 32	0.24 77	0.31 30	0.20 14	0.57 49	0.57 180	0.28 20	0.32 45	0.33 77	0.29 56	0.54 95	0.30 117	0.14 52	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.13 71

CSFM-Stereo	0.26 13	0.18 8	0.37 15	0.39 62	0.21 24	0.40 72	0.21 29	0.53 29	0.29 24	0.30 42	0.28 29	0.31 55	0.29 56	0.47 70	0.25 39	0.15 82	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 22	0.22 102	0.40 51	0.41 93	0.24 77	0.29 23	0.19 7	0.59 53	0.46 125	0.31 46	0.33 46	0.22 4	0.25 28	0.40 28	0.29 98	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.13 71

MonStereo	0.28 33	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 237	0.31 136	0.55 38	0.43 107	0.28 20	0.28 29	0.23 6	0.21 8	0.57 109	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.11 3

Wavelet-MonSter	0.27 22	0.20 40	0.41 59	0.39 62	0.26 122	0.26 13	0.25 73	0.49 16	0.29 24	0.36 86	0.47 118	0.28 40	0.32 84	0.49 79	0.26 55	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.12 21

Monster-pub-eth3d	0.28 33	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 237	0.31 136	0.55 38	0.43 107	0.28 20	0.28 29	0.23 6	0.21 8	0.56 104	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.11 3

Replicate-Monster	0.41 167	0.26 225	2.03 616	0.36 18	0.21 24	0.46 120	0.23 51	0.67 108	0.48 133	0.42 135	0.27 25	0.31 55	0.30 65	0.98 275	0.24 14	0.14 52	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.28 488

asda	0.30 46	0.24 163	0.42 69	0.38 52	0.23 54	0.43 98	0.34 179	0.58 51	0.37 77	0.38 112	0.42 82	0.27 31	0.34 103	0.52 90	0.30 117	0.11 1	0.09 1	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.12 21

asd	0.30 46	0.21 69	0.41 59	0.39 62	0.24 77	0.47 134	0.30 124	0.69 114	0.30 28	0.41 128	0.39 69	0.28 40	0.33 92	0.62 134	0.27 70	0.13 26	0.09 1	0.14 15	0.12 67	0.14 42	0.12 21

qwe	0.32 64	0.21 69	0.40 51	0.37 32	0.26 122	0.49 160	0.29 114	0.64 82	0.39 87	0.49 185	0.48 125	0.26 24	0.27 47	0.80 207	0.34 189	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.15 79	0.12 21

2.25w	0.32 64	0.24 163	0.48 115	0.37 32	0.24 77	0.45 113	0.25 73	0.62 68	0.40 91	0.45 156	0.58 181	0.27 31	0.32 84	0.74 186	0.35 200	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.12 67	0.13 7	0.14 129

2.5w	0.31 56	0.23 137	0.46 107	0.39 62	0.24 77	0.42 89	0.39 254	0.61 65	0.30 28	0.37 97	0.53 156	0.24 13	0.25 28	0.77 192	0.28 87	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.12 67	0.14 42	0.12 21

2.75w_new	0.31 56	0.23 137	0.43 75	0.35 11	0.23 54	0.42 89	0.42 291	0.54 33	0.35 67	0.47 168	0.43 94	0.24 13	0.30 65	0.66 152	0.33 174	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.12 21

3.25w_new	0.32 64	0.21 69	0.45 95	0.38 52	0.23 54	0.52 203	0.34 179	0.65 92	0.39 87	0.47 168	0.45 109	0.32 64	0.35 111	0.61 132	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 64	0.21 69	0.45 95	0.37 32	0.23 54	0.52 203	0.34 179	0.65 92	0.39 87	0.47 168	0.45 109	0.32 64	0.35 111	0.61 132	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 64	0.23 137	0.44 80	0.37 32	0.29 203	0.62 287	0.36 204	0.59 53	0.32 42	0.41 128	0.47 118	0.25 19	0.34 103	0.64 138	0.26 55	0.12 9	0.09 1	0.14 15	0.12 67	0.13 7	0.12 21

1w_stereo	0.34 91	0.20 40	0.42 69	0.43 123	0.26 122	0.47 134	0.54 423	0.59 53	0.50 143	0.41 128	0.66 206	0.25 19	0.44 173	0.62 134	0.33 174	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.12 21

monsters	0.34 91	0.20 40	0.41 59	0.39 62	0.36 339	0.34 39	0.27 97	0.66 100	0.43 107	0.47 168	0.40 73	0.22 4	0.23 23	1.33 377	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.13 71

StereoAnything_RVC	0.45 203	1.43 658	0.48 115	0.35 11	0.20 16	0.26 13	0.21 29	0.43 8	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 122	1.27 359	0.22 1	0.21 355	0.11 38	0.14 15	0.10 2	2.37 668	0.11 3

MonSter	0.28 33	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 237	0.31 136	0.55 38	0.43 107	0.28 20	0.29 35	0.23 6	0.21 8	0.56 104	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.11 3

DEFOM-Stereo	0.33 78	0.20 40	0.40 51	0.42 107	0.28 179	0.80 403	0.23 51	0.48 14	0.37 77	0.37 97	0.31 41	0.23 6	0.24 25	1.20 342	0.27 70	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.14 129

dual_stereo	0.27 22	0.19 22	0.35 7	0.39 62	0.21 24	0.25 8	0.22 38	0.48 14	0.31 32	0.32 52	0.26 17	0.37 108	0.24 25	0.83 219	0.29 98	0.16 122	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.14 42	0.11 3

Pointernet	0.37 129	0.20 40	0.57 213	0.43 123	0.28 179	0.51 196	0.27 97	0.93 231	0.61 196	0.47 168	0.63 193	0.49 182	0.38 131	0.49 79	0.33 174	0.17 180	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 7	0.12 21

LoS_RVC	0.42 173	0.26 225	0.40 51	0.44 157	0.82 612	0.51 196	0.44 328	0.64 82	0.41 97	0.44 148	0.78 249	0.44 147	0.47 198	0.56 104	0.36 212	0.13 26	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 7	0.84 644

CAS	0.63 336	0.18 8	0.37 15	2.27 670	0.84 614	0.57 251	0.54 423	0.79 158	0.62 199	0.48 177	0.70 226	0.36 95	0.26 37	0.45 49	0.35 200	2.24 671	0.10 9	0.14 15	0.09 1	0.15 79	1.06 656

DNS	0.39 143	0.27 258	0.57 213	0.47 207	0.28 179	0.49 160	0.25 73	0.90 217	0.50 143	0.59 233	0.55 169	0.66 272	0.39 135	0.43 40	0.27 70	0.23 413	0.14 261	0.15 50	0.14 167	0.21 344	0.20 352

MGA	0.26 13	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.26 122	0.43 98	0.20 14	0.49 16	0.37 77	0.28 20	0.31 41	0.31 55	0.19 2	0.46 59	0.24 14	0.15 82	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.14 42	0.14 129

CAR	0.27 22	0.18 8	0.39 40	0.37 32	0.25 104	0.39 64	0.20 14	0.52 26	0.36 70	0.35 77	0.33 46	0.29 42	0.19 2	0.49 79	0.26 55	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.14 42	0.13 71

MSE-Stereo	0.26 13	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.25 104	0.39 64	0.20 14	0.52 26	0.36 70	0.28 20	0.33 46	0.29 42	0.19 2	0.46 59	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.14 42	0.13 71

TS12	0.36 119	0.20 40	0.40 51	0.43 123	0.20 16	0.58 254	0.31 136	0.89 209	0.41 97	0.40 125	0.73 235	0.36 95	0.40 141	0.73 177	0.37 224	0.14 52	0.12 100	0.15 50	0.12 67	0.16 115	0.14 129

LiteMatch*	0.27 22	0.19 22	0.49 123	0.38 52	0.27 152	0.31 30	0.23 51	0.49 16	0.38 85	0.29 31	0.28 29	0.36 95	0.29 56	0.46 59	0.24 14	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.12 67	0.13 7	0.13 71

aanet-new-90k	0.34 91	0.21 69	0.77 366	0.41 93	0.23 54	0.43 98	0.36 204	0.64 82	0.30 28	0.28 20	0.40 73	0.31 55	0.50 238	0.97 272	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.19 252	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 91	0.21 69	0.76 358	0.42 107	0.22 42	0.58 254	0.31 136	0.71 124	0.33 51	0.33 58	0.39 69	0.40 126	0.43 162	0.77 192	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.17 158	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 78	0.23 137	0.55 191	0.43 123	0.23 54	0.50 176	0.32 152	0.55 38	0.36 70	0.34 67	0.42 82	0.36 95	0.55 277	0.77 192	0.24 14	0.16 122	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.19 252	0.12 21

aanet-new-22k	0.32 64	0.21 69	0.54 176	0.43 123	0.22 42	0.47 134	0.23 51	0.67 108	0.50 143	0.35 77	0.46 114	0.33 77	0.50 238	0.44 47	0.29 98	0.14 52	0.12 100	0.15 50	0.13 128	0.16 115	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 194	1.50 664	1.55 585	0.37 32	0.33 299	0.41 79	0.26 87	0.79 158	0.35 67	0.34 67	0.46 114	0.41 134	0.41 145	0.45 49	0.24 14	0.15 82	0.13 201	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.18 274

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 78	0.20 40	0.45 95	0.44 157	0.30 227	0.40 72	0.34 179	0.73 132	0.43 107	0.37 97	0.61 186	0.41 134	0.51 247	0.36 10	0.27 70	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.11 12	0.16 115	0.14 129

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 211	1.22 648	2.46 635	0.39 62	0.30 227	0.29 23	0.28 104	0.81 174	0.34 60	0.33 58	0.47 118	0.38 117	0.44 173	0.37 11	0.25 39	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.16 115	0.16 215

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 78	0.20 40	0.45 95	0.40 75	0.26 122	0.43 98	0.39 254	0.86 197	0.51 154	0.36 86	0.48 125	0.34 85	0.45 179	0.35 7	0.26 55	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.12 21

RT-Monster	0.45 203	0.23 137	0.47 110	0.44 157	0.40 403	0.51 196	0.25 73	0.87 199	1.01 358	0.87 300	0.86 268	0.68 278	0.41 145	0.67 156	0.40 255	0.16 122	0.14 261	0.15 50	0.13 128	0.14 42	0.17 247

Foundation-i1c-attn	0.35 103	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 196	0.48 377	0.96 250	0.37 77	0.42 135	0.43 94	0.52 200	0.49 229	0.66 152	0.29 98	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1	0.40 158	0.19 22	0.36 9	0.42 107	0.32 277	0.54 224	0.48 377	1.18 342	0.52 161	0.54 212	0.54 168	0.58 239	0.49 229	0.65 149	0.32 156	0.16 122	0.13 201	0.15 50	0.14 167	0.14 42	0.13 71

VMStereo-Base	0.38 136	0.23 137	0.44 80	0.36 18	0.22 42	0.39 64	0.34 179	0.70 119	0.86 290	0.43 142	0.69 221	0.60 250	0.33 92	0.73 177	0.35 200	0.17 180	0.14 261	0.15 50	0.12 67	0.17 158	0.17 247

BStereo	0.38 136	0.25 197	1.42 565	0.42 107	0.28 179	0.55 237	0.39 254	0.55 38	0.52 161	0.36 86	0.35 55	0.37 108	0.29 56	0.64 138	0.38 236	0.13 26	0.14 261	0.15 50	0.19 317	0.15 79	0.16 215

Wave_Phase_stereo	0.45 203	0.25 197	1.42 565	0.42 107	0.28 179	1.78 598	0.39 254	0.72 126	0.52 161	0.36 86	0.35 55	0.37 108	0.29 56	0.64 138	0.38 236	0.13 26	0.14 261	0.15 50	0.19 317	0.15 79	0.16 215

VIP-Stereo	0.35 103	0.22 102	0.49 123	0.40 75	0.43 431	0.82 414	0.22 38	0.59 53	0.45 119	0.31 46	0.53 156	0.37 108	0.31 74	0.83 219	0.27 70	0.17 180	0.11 38	0.15 50	0.11 12	0.15 79	0.12 21

DilatedVolume-Stereo	0.43 180	0.21 69	0.55 191	0.43 123	0.32 277	0.72 352	0.29 114	0.80 167	0.51 154	0.77 269	0.73 235	0.48 173	0.40 141	1.13 326	0.39 247	0.15 82	0.14 261	0.15 50	0.14 167	0.16 115	0.14 129

4.25_new	0.30 46	0.26 225	0.44 80	0.38 52	0.26 122	0.49 160	0.40 269	0.59 53	0.31 32	0.38 112	0.42 82	0.27 31	0.34 103	0.46 59	0.31 144	0.12 9	0.09 1	0.15 50	0.11 12	0.14 42	0.12 21

4.5w_new	0.30 46	0.26 225	0.44 80	0.38 52	0.26 122	0.49 160	0.40 269	0.59 53	0.31 32	0.38 112	0.42 82	0.27 31	0.34 103	0.46 59	0.31 144	0.12 9	0.09 1	0.15 50	0.11 12	0.14 42	0.12 21

4.5_new	0.29 41	0.25 197	0.41 59	0.36 18	0.23 54	0.52 203	0.36 204	0.56 44	0.34 60	0.45 156	0.42 82	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 50	0.13 128	0.16 115	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 41	0.25 197	0.41 59	0.36 18	0.23 54	0.52 203	0.36 204	0.56 44	0.34 60	0.45 156	0.42 82	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 50	0.13 128	0.16 115	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 46	0.26 225	0.44 80	0.38 52	0.26 122	0.49 160	0.40 269	0.59 53	0.32 42	0.38 112	0.42 82	0.27 31	0.34 103	0.46 59	0.31 144	0.12 9	0.09 1	0.15 50	0.11 12	0.14 42	0.12 21

4w-stereo	0.30 46	0.24 163	0.44 80	0.37 32	0.23 54	0.46 120	0.27 97	0.63 75	0.31 32	0.41 128	0.44 103	0.27 31	0.36 122	0.59 115	0.30 117	0.11 1	0.09 1	0.15 50	0.12 67	0.13 7	0.12 21

3.5w_stereo	0.33 78	0.25 197	0.45 95	0.37 32	0.24 77	0.54 224	0.35 189	0.66 100	0.36 70	0.43 142	0.44 103	0.29 42	0.34 103	0.77 192	0.39 247	0.11 1	0.09 1	0.15 50	0.11 12	0.14 42	0.13 71

3w_stereo	0.33 78	0.25 197	0.52 154	0.40 75	0.21 24	0.53 214	0.54 423	0.65 92	0.46 125	0.44 148	0.48 125	0.23 6	0.45 179	0.46 59	0.29 98	0.12 9	0.10 9	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.15 174

2w_stereo	0.32 64	0.24 163	0.45 95	0.39 62	0.22 42	0.46 120	0.47 364	0.69 114	0.42 102	0.43 142	0.50 138	0.24 13	0.45 179	0.47 70	0.29 98	0.12 9	0.10 9	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.13 71

monsterstereo	0.34 91	0.20 40	0.44 80	0.45 175	0.35 324	0.27 19	0.29 114	0.53 29	0.51 154	0.44 148	0.61 186	0.26 24	0.25 28	1.19 340	0.27 70	0.13 26	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.10 1

111111	0.34 91	0.20 40	0.41 59	0.45 175	0.42 419	0.37 55	0.22 38	0.95 242	0.38 85	0.31 46	0.31 41	0.40 126	0.27 47	0.96 264	0.26 55	0.17 180	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.15 79	0.13 71

LG-Stereo_L2	0.29 41	0.20 40	0.45 95	0.37 32	0.25 104	0.26 13	0.20 14	0.78 151	0.28 20	0.28 20	0.26 17	0.24 13	0.26 37	0.91 247	0.23 8	0.15 82	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.14 42	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 46	0.20 40	0.44 80	0.37 32	0.26 122	0.29 23	0.21 29	0.66 100	0.26 15	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 21	1.24 352	0.23 8	0.15 82	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.14 42	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 13	0.20 40	0.36 9	0.37 32	0.22 42	0.35 47	0.18 2	0.45 10	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 85	0.20 5	0.77 192	0.23 8	0.16 122	0.11 38	0.15 50	0.11 12	0.13 7	0.11 3

SGD-Stereo	0.32 64	0.20 40	0.40 51	0.38 52	0.19 9	0.43 98	0.22 38	0.64 82	0.33 51	0.42 135	0.34 51	0.27 31	0.35 111	1.15 329	0.30 117	0.20 320	0.10 9	0.15 50	0.13 128	0.17 158	0.13 71

GREAT-IGEV	0.32 64	0.20 40	0.42 69	0.37 32	0.29 203	0.36 52	0.28 104	0.56 44	0.58 184	0.28 20	0.50 138	0.29 42	0.29 56	0.84 224	0.27 70	0.14 52	0.11 38	0.15 50	0.11 12	0.17 158	0.14 129
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.44 194	0.22 102	0.45 95	0.43 123	0.23 54	0.38 59	0.25 73	0.76 144	1.08 392	0.90 304	0.78 249	0.90 362	0.47 198	0.70 164	0.36 212	0.15 82	0.12 100	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.15 174

FoundationStereo	0.24 4	0.21 69	0.36 9	0.38 52	0.22 42	0.32 36	0.22 38	0.39 5	0.23 8	0.30 42	0.25 12	0.30 51	0.33 92	0.34 5	0.26 55	0.16 122	0.12 100	0.15 50	0.11 12	0.13 7	0.12 21

IGEV-Stereo++	0.30 46	0.20 40	0.40 51	0.46 191	0.30 227	0.33 37	0.22 38	0.75 141	0.45 119	0.32 52	0.41 80	0.32 64	0.48 212	0.38 14	0.27 70	0.15 82	0.11 38	0.15 50	0.12 67	0.15 79	0.13 71

IGEV-Stereo+	0.45 203	0.21 69	0.43 75	0.41 93	0.39 392	0.15 1	0.19 7	0.44 9	0.36 70	0.26 13	0.25 12	0.31 55	0.41 145	1.43 408	0.30 117	0.17 180	0.12 100	0.15 50	0.11 12	1.16 653	1.70 669

WCG-NET（raft）	0.45 203	0.21 69	0.55 191	0.40 75	0.24 77	0.50 176	0.36 204	0.73 132	1.09 400	0.71 257	0.76 244	0.92 373	0.51 247	0.84 224	0.34 189	0.16 122	0.12 100	0.15 50	0.14 167	0.14 42	0.14 129

trnet	0.39 143	0.21 69	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 214	0.29 114	0.78 151	1.12 413	0.59 233	0.71 229	0.53 207	0.42 153	0.54 95	0.34 189	0.18 230	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.14 42	0.13 71

MoCha-V2	0.40 158	0.20 40	0.49 123	0.50 274	0.21 24	0.44 109	0.33 165	0.93 231	0.53 168	0.53 206	0.53 156	0.42 137	0.58 307	1.09 313	0.27 70	0.14 52	0.12 100	0.15 50	0.12 67	0.17 158	0.15 174

CES	0.48 225	0.20 40	0.37 15	0.39 62	1.39 660	0.55 237	0.35 189	0.98 257	0.66 224	0.44 148	0.66 206	0.35 92	0.27 47	0.56 104	0.33 174	0.15 82	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.19 252	1.46 663

CREStereo++_RVC	0.47 219	0.21 69	0.38 31	0.45 175	0.38 381	0.45 113	0.25 73	0.75 141	1.29 519	0.80 278	1.21 414	0.47 166	0.37 126	0.53 92	0.44 289	0.16 122	0.11 38	0.15 50	0.80 654	0.18 201	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.46 211	0.70 603	0.35 7	0.79 591	0.25 104	0.58 254	0.26 87	0.69 114	1.27 509	0.76 264	1.00 307	0.45 155	0.33 92	0.47 70	0.37 224	0.19 278	0.15 324	0.15 50	0.11 12	0.17 158	0.14 129

CREStereo	0.39 143	0.21 69	0.38 31	0.34 5	0.22 42	0.53 214	0.29 114	0.77 148	1.11 409	0.58 225	0.71 229	0.51 192	0.41 145	0.54 95	0.34 189	0.18 230	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.14 42	0.14 129
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 211	0.21 69	0.38 31	0.37 32	0.23 54	0.71 349	0.27 97	0.74 138	1.04 371	0.64 244	0.70 226	0.55 217	0.47 198	0.86 234	0.35 200	1.00 653	0.13 201	0.15 50	0.10 2	0.15 79	0.13 71

pmcnn	2.37 648	0.42 508	2.71 643	0.63 489	0.43 431	1.54 573	1.19 617	2.01 585	1.53 595	2.64 650	7.60 680	18.07 701	1.45 592	3.44 583	2.78 636	0.18 230	0.15 324	0.15 50	0.12 67	0.20 299	0.18 274

DF	0.38 136	0.22 102	0.60 230	0.46 191	0.26 122	0.46 120	0.31 136	0.84 193	0.47 129	0.43 142	0.66 206	0.58 239	0.31 74	0.79 204	0.30 117	0.18 230	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.16 115	0.15 174

aanet-new-70k	0.35 103	0.20 40	0.79 379	0.42 107	0.21 24	0.50 176	0.30 124	0.65 92	0.31 32	0.33 58	0.40 73	0.31 55	0.51 247	1.00 287	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.16 115	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 103	0.22 102	0.91 440	0.43 123	0.21 24	0.33 37	0.36 204	0.65 92	0.32 42	0.32 52	0.40 73	0.31 55	0.59 308	0.91 247	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 101	0.12 67	0.18 201	0.12 21

aanet-new-40k	0.33 78	0.22 102	0.81 386	0.40 75	0.25 104	0.52 203	0.23 51	0.67 108	0.32 42	0.33 58	0.47 118	0.33 77	0.52 254	0.35 7	0.28 87	0.13 26	0.10 9	0.16 101	0.12 67	0.18 201	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 78	0.21 69	0.52 154	0.42 107	0.21 24	0.52 203	0.32 152	0.64 82	0.36 70	0.34 67	0.38 62	0.36 95	0.56 284	0.81 213	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.15 79	0.13 71

aanet-new-34k	0.33 78	0.22 102	0.65 259	0.40 75	0.20 16	0.34 39	0.30 124	0.80 167	0.42 102	0.34 67	0.53 156	0.34 85	0.57 296	0.38 14	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.15 79	0.12 21

aanet-new-32k	0.32 64	0.22 102	0.53 164	0.43 123	0.24 77	0.54 224	0.23 51	0.72 126	0.31 32	0.37 97	0.38 62	0.43 141	0.54 269	0.41 32	0.24 14	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 64	0.22 102	0.53 164	0.43 123	0.24 77	0.54 224	0.23 51	0.72 126	0.31 32	0.37 97	0.38 62	0.43 141	0.54 269	0.41 32	0.24 14	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.13 71

aanet-new-28k	0.32 64	0.21 69	0.66 270	0.43 123	0.21 24	0.47 134	0.28 104	0.64 82	0.33 51	0.36 86	0.39 69	0.36 95	0.49 229	0.39 21	0.27 70	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.13 128	0.22 371	0.15 174

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 56	0.20 40	0.57 213	0.40 75	0.22 42	0.36 52	0.33 165	0.73 132	0.31 32	0.37 97	0.40 73	0.31 55	0.44 173	0.50 85	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.16 115	0.13 71

aanet-new-24k	0.33 78	0.21 69	0.51 144	0.42 107	0.23 54	0.53 214	0.30 124	0.62 68	0.37 77	0.40 125	0.61 186	0.34 85	0.48 212	0.44 47	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.12 21

aanet-new-16k	0.32 64	0.21 69	0.56 200	0.45 175	0.22 42	0.43 98	0.21 29	0.66 100	0.44 115	0.36 86	0.43 94	0.37 108	0.48 212	0.41 32	0.28 87	0.14 52	0.10 9	0.16 101	0.12 67	0.18 201	0.13 71

aanet-new-10k	0.35 103	0.22 102	0.87 418	0.47 207	0.23 54	0.66 320	0.24 66	0.63 75	0.40 91	0.38 112	0.42 82	0.40 126	0.53 262	0.40 28	0.29 98	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.19 252	0.13 71

aanet-new-14k	0.36 119	0.24 163	0.83 395	0.46 191	0.22 42	0.46 120	0.33 165	0.66 100	0.61 196	0.39 123	0.48 125	0.29 42	0.64 338	0.41 32	0.29 98	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.21 344	0.14 129

aanet-new-8k	0.35 103	0.23 137	0.50 134	0.45 175	0.25 104	0.54 224	0.36 204	0.68 111	0.49 136	0.35 77	0.42 82	0.32 64	0.62 328	0.68 159	0.28 87	0.14 52	0.11 38	0.16 101	0.13 128	0.15 79	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 167	0.19 22	0.84 399	0.40 75	0.28 179	0.46 120	0.28 104	0.78 151	0.37 77	0.34 67	0.51 144	0.39 120	0.48 212	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	1.46 663

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 56	0.22 102	0.48 115	0.41 93	0.26 122	0.41 79	0.26 87	0.76 144	0.33 51	0.33 58	0.43 94	0.29 42	0.46 187	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.18 274

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 143	0.52 549	1.32 549	0.44 157	0.38 381	0.38 59	0.23 51	0.95 242	0.41 97	0.36 86	0.43 94	0.41 134	0.42 153	0.45 49	0.29 98	0.14 52	0.13 201	0.16 101	0.13 128	0.15 79	0.14 129

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 62	0.26 122	0.24 7	0.24 66	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 25	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 87	0.12 9	0.10 9	0.16 101	0.16 239	0.13 7	0.13 71

WQFJA1++	1.55 599	0.22 102	0.45 95	0.38 52	0.28 179	0.38 59	0.20 14	0.62 68	0.28 20	0.38 112	0.39 69	0.34 85	0.39 135	0.64 138	0.27 70	0.19 278	0.12 100	0.16 101	0.12 67	25.04 710	0.14 129

GSStereo	0.33 78	0.21 69	0.43 75	0.45 175	0.31 255	0.46 120	0.36 204	0.92 222	0.47 129	0.37 97	0.38 62	0.32 64	0.33 92	0.43 40	0.26 55	0.19 278	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.15 174

GS-Stereo							0.36 204	0.92 222	0.47 129	0.37 97	0.38 62	0.32 64	0.33 92	0.43 40	0.26 55	0.19 278	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.17 158	0.15 174

AdaDepth	0.30 46	0.22 102	0.49 123	0.44 157	0.27 152	0.44 109	0.24 66	0.52 26	0.30 28	0.31 46	0.37 61	0.26 24	0.32 84	0.79 204	0.25 39	0.12 9	0.12 100	0.16 101	0.13 128	0.16 115	0.15 174

GASTEREO	0.40 158	0.25 197	0.51 144	0.48 240	0.25 104	0.65 311	0.36 204	0.81 174	0.49 136	0.51 201	0.82 261	0.30 51	0.66 349	0.62 134	0.28 87	0.19 278	0.12 100	0.16 101	0.14 167	0.16 115	0.14 129

depthmonostereo	0.41 167	0.23 137	0.53 164	0.47 207	0.23 54	0.61 278	0.35 189	1.00 263	0.76 259	0.48 177	0.65 205	0.47 166	0.49 229	0.67 156	0.37 224	0.16 122	0.15 324	0.16 101	0.14 167	0.16 115	0.15 174

IGEV	0.28 33	0.18 8	0.39 40	0.37 32	0.31 255	0.45 113	0.21 29	0.59 53	0.40 91	0.31 46	0.43 94	0.26 24	0.21 8	0.43 40	0.25 39	0.13 26	0.12 100	0.16 101	0.13 128	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 33	0.18 8	0.42 69	0.40 75	0.23 54	0.47 134	0.19 7	0.61 65	0.29 24	0.35 77	0.21 6	0.35 92	0.21 8	0.60 127	0.25 39	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.11 12	0.13 7	0.13 71

MLG-Stereo_test1	0.27 22	0.19 22	0.38 31	0.40 75	0.24 77	0.38 59	0.20 14	0.59 53	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 77	0.27 47	0.90 246	0.25 39	0.14 52	0.11 38	0.16 101	0.11 12	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 41	0.19 22	0.38 31	0.41 93	0.20 16	0.42 89	0.20 14	0.66 100	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 77	0.28 52	1.09 313	0.25 39	0.14 52	0.11 38	0.16 101	0.11 12	0.13 7	0.12 21

LG-G_1	0.31 56	0.20 40	0.44 80	0.42 107	0.20 16	0.64 295	0.18 2	0.70 119	0.25 12	0.29 31	0.29 35	0.36 95	0.35 111	0.87 237	0.24 14	0.16 122	0.12 100	0.16 101	0.11 12	0.13 7	0.13 71

LG-G	0.31 56	0.20 40	0.44 80	0.42 107	0.20 16	0.64 295	0.18 2	0.70 119	0.25 12	0.29 31	0.29 35	0.36 95	0.35 111	0.87 237	0.24 14	0.16 122	0.12 100	0.16 101	0.11 12	0.13 7	0.13 71

G2L-Stereo_test	0.73 413	0.27 258	0.74 344	0.49 262	0.40 403	0.90 439	0.81 546	1.53 444	1.14 428	1.28 474	1.27 437	1.52 543	0.72 368	1.62 447	0.94 505	0.19 278	0.14 261	0.16 101	0.15 193	0.18 201	0.19 318

LGtest1	0.27 22	0.21 69	0.44 80	0.41 93	0.21 24	0.42 89	0.19 7	0.56 44	0.26 15	0.29 31	0.24 11	0.29 42	0.29 56	0.55 101	0.25 39	0.18 230	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.14 42	0.13 71

SCV_C0	0.43 180	0.26 225	0.65 259	0.43 123	0.29 203	0.47 134	0.31 136	1.34 389	0.73 248	0.38 112	0.49 135	0.54 212	0.29 56	1.24 352	0.30 117	0.17 180	0.13 201	0.16 101	0.13 128	0.20 299	0.15 174

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 158	0.67 595	0.42 69	0.64 498	0.29 203	0.48 143	0.25 73	0.85 195	0.44 115	0.38 112	0.36 58	0.30 51	0.70 360	1.15 329	0.29 98	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.11 12	0.18 201	0.12 21

AIO_rvc	0.36 119	0.23 137	0.49 123	0.43 123	0.27 152	0.59 265	0.38 237	0.94 237	0.45 119	0.33 58	0.46 114	0.49 182	0.22 21	0.84 224	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.12 67	0.15 79	0.13 71

HUF	0.36 119	0.23 137	0.52 154	0.40 75	0.22 42	0.54 224	0.47 364	0.82 182	0.43 107	0.36 86	0.43 94	0.50 188	0.42 153	0.64 138	0.29 98	0.17 180	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.15 79	0.14 129

AIO_test	0.35 103	0.22 102	0.44 80	0.43 123	0.27 152	0.57 251	0.44 328	0.79 158	0.41 97	0.32 52	0.47 118	0.46 159	0.30 65	0.69 160	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.13 128	0.15 79	0.12 21

IGEV-RUCA	0.37 129	0.23 137	0.48 115	0.49 262	0.36 339	0.60 272	0.23 51	0.64 82	0.49 136	0.39 123	0.49 135	0.44 147	0.31 74	0.85 230	0.30 117	0.24 432	0.13 201	0.16 101	0.12 67	0.20 299	0.19 318

castereo	0.41 167	0.22 102	0.46 107	0.44 157	0.30 227	0.61 278	0.56 449	0.97 253	0.80 272	0.38 112	0.69 221	0.45 155	0.69 355	0.51 88	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.16 101	0.13 128	0.16 115	0.12 21

GIP-stereo	0.34 91	0.23 137	0.45 95	0.50 274	0.36 339	0.38 59	0.23 51	0.78 151	0.52 161	0.34 67	0.51 144	0.46 159	0.38 131	0.51 88	0.27 70	0.20 320	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.16 115	0.14 129

WCG-NET	0.42 173	0.21 69	0.54 176	0.40 75	0.25 104	0.47 134	0.32 152	0.73 132	1.15 440	0.76 264	0.73 235	0.58 239	0.45 179	0.60 127	0.34 189	0.15 82	0.11 38	0.16 101	0.14 167	0.15 79	0.13 71

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 167	0.19 22	0.83 395	0.40 75	0.28 179	0.46 120	0.28 104	0.78 151	0.37 77	0.34 67	0.51 144	0.39 120	0.48 212	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 101	0.12 67	0.17 158	1.46 663

IGEV++	0.40 158	0.22 102	0.51 144	0.52 327	0.29 203	0.45 113	0.25 73	1.65 474	0.46 125	0.37 97	0.57 178	0.46 159	0.45 179	0.50 85	0.38 236	0.19 278	0.12 100	0.16 101	0.13 128	0.16 115	0.15 174

Any-RAFT	0.53 255	0.24 163	0.47 110	0.47 207	0.27 152	1.00 478	0.25 73	1.58 456	1.05 376	0.85 297	0.99 303	1.06 424	0.47 198	0.70 164	0.32 156	0.18 230	0.13 201	0.16 101	0.13 128	0.16 115	0.16 215

LoS	0.40 158	0.21 69	0.44 80	0.37 32	0.22 42	0.50 176	0.40 269	1.00 263	0.94 323	0.48 177	0.66 206	0.48 173	0.40 141	0.60 127	0.37 224	0.18 230	0.14 261	0.16 101	0.11 12	0.14 42	0.14 129
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 158	0.31 377	0.73 327	0.58 428	0.27 152	0.26 13	0.33 165	0.95 242	0.81 275	0.42 135	0.47 118	0.65 268	0.47 198	0.39 21	0.34 189	0.18 230	0.15 324	0.16 101	0.14 167	0.19 252	0.16 215
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.44 194	0.21 69	0.44 80	0.41 93	0.21 24	0.65 311	0.26 87	0.79 158	0.83 282	0.93 311	0.98 301	0.51 192	0.46 187	0.54 95	0.35 200	0.18 230	0.24 526	0.16 101	0.13 128	0.16 115	0.26 465

raftrobust	0.52 243	0.25 197	0.56 200	0.65 512	0.52 500	0.49 160	0.34 179	0.98 257	0.91 311	1.30 490	0.87 273	0.63 262	0.81 408	0.78 199	0.41 265	0.19 278	0.15 324	0.16 101	0.14 167	0.15 79	0.16 215

quiztm	0.48 225	0.26 225	0.52 154	0.49 262	0.55 513	0.45 113	0.42 291	1.45 418	0.81 275	0.79 275	1.14 380	0.57 232	0.32 84	0.58 113	0.36 212	0.17 180	0.12 100	0.17 150	0.14 167	0.18 201	0.15 174

PointNet	0.27 22	0.19 22	0.37 15	0.39 62	0.23 54	0.39 64	0.26 87	0.54 33	0.34 60	0.24 9	0.31 41	0.38 117	0.21 8	0.49 79	0.26 55	0.15 82	0.12 100	0.17 150	0.12 67	0.15 79	0.11 3

aanet-new-12k	0.33 78	0.23 137	0.77 366	0.48 240	0.21 24	0.48 143	0.25 73	0.80 167	0.44 115	0.38 112	0.29 35	0.32 64	0.48 212	0.39 21	0.29 98	0.14 52	0.10 9	0.17 150	0.13 128	0.19 252	0.15 174

aanet-new	0.39 143	0.25 197	0.54 176	0.47 207	0.37 359	0.74 362	0.28 104	0.62 68	0.34 60	0.37 97	0.50 138	0.36 95	0.74 372	0.98 275	0.30 117	0.17 180	0.11 38	0.17 150	0.13 128	0.19 252	0.14 129

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 103	0.21 69	0.52 154	0.48 240	0.27 152	0.75 368	0.38 237	0.63 75	0.43 107	0.37 97	0.50 138	0.35 92	0.50 238	0.43 40	0.30 117	0.15 82	0.11 38	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 103	0.20 40	0.50 134	0.42 107	0.37 359	0.58 254	0.30 124	0.68 111	0.42 102	0.37 97	0.53 156	0.47 166	0.60 312	0.39 21	0.34 189	0.15 82	0.10 9	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.12 21

Selective-IGEV-i32	0.39 143	0.24 163	0.50 134	0.44 157	0.25 104	0.46 120	0.33 165	1.25 373	0.40 91	0.35 77	0.45 109	0.52 200	0.30 65	1.07 307	0.30 117	0.14 52	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.13 71

GEAStereo	0.31 56	0.21 69	0.43 75	0.43 123	0.31 255	0.46 120	0.36 204	0.74 138	0.33 51	0.34 67	0.38 62	0.32 64	0.33 92	0.43 40	0.26 55	0.21 355	0.12 100	0.17 150	0.12 67	0.17 158	0.14 129

gasm-f	0.34 91	0.22 102	0.42 69	0.43 123	0.31 255	0.39 64	0.44 328	0.74 138	0.33 51	0.34 67	0.64 198	0.32 64	0.46 187	0.55 101	0.28 87	0.21 355	0.12 100	0.17 150	0.12 67	0.18 201	0.14 129

Zero-FE251	0.34 91	0.23 137	0.51 144	0.45 175	0.29 203	0.58 254	0.24 66	0.82 182	0.34 60	0.49 185	0.38 62	0.52 200	0.42 153	0.47 70	0.27 70	0.18 230	0.14 261	0.17 150	0.12 67	0.14 42	0.13 71

MSCF	0.38 136	0.25 197	0.52 154	0.47 207	0.25 104	0.62 287	0.37 229	0.81 174	0.47 129	0.50 194	0.71 229	0.32 64	0.65 346	0.54 95	0.28 87	0.19 278	0.12 100	0.17 150	0.14 167	0.17 158	0.14 129

water-stereo	0.39 143	0.20 40	0.48 115	0.44 157	0.27 152	0.50 176	0.26 87	0.92 222	0.51 154	0.53 206	0.78 249	0.55 217	0.49 229	0.42 39	0.42 276	0.16 122	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.15 174

G2L-ROB	0.73 413	0.25 197	0.76 358	0.54 363	0.39 392	0.95 460	0.66 499	1.66 479	1.09 400	1.24 460	1.02 320	1.64 565	0.71 365	1.63 449	1.02 521	0.20 320	0.14 261	0.17 150	0.15 193	0.20 299	0.22 394

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 119	0.23 137	0.54 176	0.50 274	0.28 179	0.36 52	0.22 38	1.02 272	0.39 87	0.42 135	0.64 198	0.36 95	0.51 247	0.39 21	0.29 98	0.18 230	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.18 274

SCV	0.46 211	0.26 225	0.55 191	0.47 207	0.25 104	0.39 64	0.38 237	1.98 577	0.60 195	0.35 77	0.48 125	0.55 217	0.36 122	1.28 361	0.32 156	0.24 432	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.14 129

castereo++	0.38 136	0.23 137	0.41 59	0.43 123	0.31 255	0.97 470	0.22 38	0.86 197	0.58 184	0.32 52	0.44 103	0.51 192	0.39 135	0.93 257	0.24 14	0.17 180	0.11 38	0.17 150	0.12 67	0.14 42	0.14 129

AIO-Stereo	0.37 129	0.25 197	0.51 144	0.47 207	0.23 54	0.45 113	0.39 254	1.07 306	0.52 161	0.41 128	0.48 125	0.52 200	0.25 28	0.72 172	0.30 117	0.16 122	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.13 71

RSM++	0.38 136	0.24 163	0.51 144	0.47 207	0.26 122	0.50 176	0.41 286	0.79 158	0.45 119	0.37 97	0.45 109	0.60 250	0.35 111	1.02 291	0.30 117	0.15 82	0.13 201	0.17 150	0.14 167	0.18 201	0.13 71

RSM	0.39 143	0.24 163	0.49 123	0.46 191	0.26 122	0.47 134	0.40 269	0.92 222	0.44 115	0.41 128	0.42 82	0.65 268	0.33 92	1.07 307	0.29 98	0.15 82	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.17 158	0.13 71

RAFT-Stereo-weight	0.47 219	0.24 163	0.53 164	0.48 240	0.27 152	0.60 272	0.35 189	1.02 272	1.07 386	0.99 332	0.78 249	0.76 302	0.28 52	0.76 189	0.36 212	0.16 122	0.12 100	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.15 174

MSKI-zero shot	0.55 286	0.26 225	0.57 213	0.51 306	0.26 122	0.69 338	0.28 104	1.18 342	0.64 207	0.91 308	1.32 461	0.82 324	0.33 92	1.92 492	0.32 156	0.17 180	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.16 215

UniTT-Stereo	0.36 119	0.23 137	0.59 227	0.48 240	0.36 339	0.40 72	0.32 152	0.53 29	0.49 136	0.54 212	0.55 169	0.36 95	0.31 74	0.58 113	0.51 351	0.20 320	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.19 252	0.15 174

GCAP-Stereo	0.40 158	0.28 285	0.68 280	0.47 207	0.25 104	0.53 214	0.32 152	0.82 182	0.58 184	0.65 246	0.69 221	0.58 239	0.42 153	0.47 70	0.29 98	0.17 180	0.14 261	0.17 150	0.13 128	0.17 158	0.14 129

RAFT-Test	0.54 270	0.25 197	0.64 252	0.47 207	0.30 227	0.97 470	0.27 97	1.24 371	0.81 275	0.96 320	1.12 371	1.28 491	0.48 212	0.71 168	0.36 212	0.17 180	0.13 201	0.17 150	0.14 167	0.16 115	0.16 215

Selective-IGEV	0.39 143	0.24 163	0.50 134	0.44 157	0.25 104	0.46 120	0.33 165	1.25 373	0.40 91	0.35 77	0.45 109	0.52 200	0.30 65	1.07 307	0.30 117	0.14 52	0.12 100	0.17 150	0.13 128	0.16 115	0.13 71

Selective-RAFT	0.52 243	0.28 285	0.79 379	0.55 388	0.27 152	0.91 443	0.33 165	0.80 167	0.88 299	0.58 225	0.63 193	0.81 319	0.77 386	1.29 365	0.48 330	0.19 278	0.14 261	0.17 150	0.15 193	0.19 252	0.17 247

MC-Stereo	0.43 180	0.23 137	0.48 115	0.51 306	0.28 179	0.39 64	0.32 152	0.88 208	0.68 232	0.60 237	0.84 264	0.56 228	0.61 322	1.03 292	0.31 144	0.17 180	0.11 38	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.13 71

RCA-Stereo	0.50 239	0.23 137	0.58 221	0.48 240	0.33 299	0.55 237	0.45 348	0.97 253	1.38 561	0.68 251	1.05 336	0.63 262	0.80 404	0.59 115	0.32 156	0.17 180	0.12 100	0.17 150	0.14 167	0.16 115	0.14 129

DCANet-4	0.54 270	0.26 225	1.07 503	0.42 107	0.24 77	0.48 143	0.36 204	0.99 259	1.30 525	1.10 374	1.02 320	0.56 228	0.75 375	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

fff	0.53 255	0.24 163	0.70 298	0.43 123	0.24 77	0.48 143	0.36 204	1.07 306	1.25 498	1.10 374	1.02 320	0.57 232	1.06 525	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

ADStereo(finetuned)	0.57 303	0.24 163	1.06 498	0.43 123	0.24 77	0.49 160	0.35 189	1.05 291	1.30 525	1.12 382	1.03 330	0.58 239	1.20 557	0.84 224	0.51 351	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.19 318

s12784h	0.52 243	0.20 40	0.38 31	0.41 93	0.19 9	0.96 466	0.34 179	1.17 337	1.25 498	0.81 283	0.90 279	0.63 262	0.50 238	1.45 413	0.42 276	0.14 52	0.12 100	0.17 150	0.11 12	0.18 201	0.11 3

DCANet	0.54 270	0.24 163	0.70 298	0.43 123	0.24 77	0.49 160	0.36 204	1.05 291	1.30 525	1.12 382	1.03 330	0.58 239	0.92 459	0.81 213	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.18 201	0.19 318

csc	0.53 255	0.24 163	0.70 298	0.43 123	0.24 77	0.48 143	0.36 204	1.07 306	1.25 498	1.10 374	1.02 320	0.57 232	1.06 525	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

cscssc	0.53 255	0.24 163	0.70 298	0.43 123	0.24 77	0.48 143	0.36 204	1.07 306	1.25 498	1.10 374	1.02 320	0.57 232	1.06 525	0.73 177	0.52 358	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.13 128	0.15 79	0.19 318

111	0.60 318	0.23 137	0.70 298	0.43 123	0.24 77	0.72 352	0.42 291	1.18 342	1.41 577	0.80 278	1.38 484	1.10 444	0.79 398	0.96 264	0.58 387	0.18 230	0.13 201	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.19 318

EAI-Stereo	0.65 356	0.28 285	0.69 292	0.53 346	0.27 152	0.60 272	0.40 269	2.28 633	0.64 207	0.71 257	3.18 645	0.57 232	0.43 162	1.06 303	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.17 150	0.17 268	0.17 158	0.17 247

CFNet-RSSM	0.54 270	0.24 163	0.70 298	0.48 240	0.28 179	0.60 272	0.27 97	1.49 426	1.14 428	1.06 356	0.93 285	1.08 431	0.54 269	0.70 164	0.35 200	0.16 122	0.12 100	0.17 150	0.15 193	0.16 115	0.14 129

Gwc-CoAtRS	0.52 243	0.24 163	0.68 280	0.48 240	0.29 203	0.64 295	0.25 73	1.16 335	1.08 392	1.01 343	1.00 307	1.12 449	0.56 284	0.69 160	0.37 224	0.16 122	0.13 201	0.17 150	0.15 193	0.15 79	0.15 174

R-Stereo Train	0.57 303	0.26 225	0.63 245	0.54 363	0.36 339	0.69 338	0.54 423	1.22 365	0.72 244	1.61 584	1.50 522	0.75 298	0.53 262	0.64 138	0.44 289	0.18 230	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.17 247

RAFT-Stereo	0.57 303	0.26 225	0.63 245	0.54 363	0.36 339	0.69 338	0.54 423	1.22 365	0.72 244	1.61 584	1.50 522	0.75 298	0.53 262	0.64 138	0.44 289	0.18 230	0.15 324	0.17 150	0.15 193	0.17 158	0.17 247
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	1.12 552	0.30 342	0.91 440	0.66 518	0.77 598	0.97 470	0.57 460	1.37 394	1.35 549	1.02 347	1.34 470	2.11 619	1.43 588	7.09 659	1.39 575	0.19 278	0.17 395	0.17 150	0.19 317	0.18 201	0.16 215

iResNet_ROB	0.77 435	0.30 342	0.99 468	0.57 422	0.36 339	0.83 420	0.36 204	2.33 636	1.58 600	1.27 472	1.30 448	1.25 480	0.84 425	1.65 452	0.79 469	0.20 320	0.14 261	0.17 150	0.12 67	0.18 201	0.27 476

Pro-Stereo	0.31 56	0.16 2	0.34 3	0.39 62	0.29 203	0.63 291	0.21 29	0.35 3	0.28 20	0.34 67	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 440	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.18 193	0.17 268	0.13 7	0.12 21

DLNR-FE	23.17 707	48.55 725	42.94 712	176.85 728	78.48 721	0.35 47	0.21 29	23.51 706	0.75 250	0.66 249	0.86 268	0.59 248	0.30 65	1.55 434	0.44 289	9.85 706	0.12 100	0.18 193	0.14 167	76.92 725	0.16 215

DDF-Stereo	0.37 129	0.22 102	0.47 110	0.48 240	0.42 419	0.31 30	0.24 66	0.53 29	0.33 51	0.33 58	0.40 73	0.37 108	0.48 212	0.91 247	0.32 156	0.23 413	0.11 38	0.18 193	0.12 67	0.86 639	0.16 215

zero-FE	0.36 119	0.22 102	0.47 110	0.45 175	0.43 431	0.30 26	0.24 66	0.61 65	0.33 51	0.33 58	0.41 80	0.37 108	0.50 238	0.64 138	0.32 156	0.22 386	0.11 38	0.18 193	0.12 67	0.83 637	0.16 215

S2M2_XL	0.24 4	0.24 163	0.39 40	0.34 5	0.24 77	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 73	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 55	0.20 320	0.18 420	0.18 193	0.16 239	0.18 201	0.14 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.43 180	0.24 163	0.67 276	0.51 306	0.32 277	0.55 237	0.45 348	0.97 253	0.77 263	0.59 233	0.51 144	0.49 182	0.42 153	0.80 207	0.30 117	0.15 82	0.13 201	0.18 193	0.14 167	0.19 252	0.14 129

999	0.48 225	0.22 102	0.49 123	0.48 240	0.34 320	0.75 368	0.31 136	0.85 195	0.55 175	0.37 97	0.48 125	0.50 188	0.36 122	2.45 541	0.39 247	0.16 122	0.13 201	0.18 193	0.15 193	0.16 115	0.19 318

mms	0.40 158	0.27 258	0.52 154	0.46 191	0.32 277	0.43 98	0.46 356	0.70 119	0.46 125	0.35 77	0.58 181	0.44 147	0.30 65	1.36 388	0.33 174	0.16 122	0.13 201	0.18 193	0.15 193	0.19 252	0.15 174

GCAP-BAT	0.39 143	0.22 102	0.65 259	0.43 123	0.35 324	0.34 39	0.37 229	0.83 187	0.67 226	0.48 177	0.56 173	0.55 217	0.38 131	0.74 186	0.31 144	0.17 180	0.13 201	0.18 193	0.14 167	0.15 79	0.15 174

Occ-G	0.42 173	0.21 69	0.48 115	0.41 93	0.26 122	0.42 89	0.62 485	0.77 148	0.49 136	0.43 142	0.66 206	1.02 413	0.46 187	0.78 199	0.41 265	0.16 122	0.13 201	0.18 193	0.13 128	0.16 115	0.16 215

MGS-Stereo	0.42 173	0.26 225	0.58 221	0.44 157	0.28 179	0.50 176	0.34 179	0.57 49	0.83 282	0.46 163	1.31 454	0.52 200	0.33 92	0.65 149	0.36 212	0.19 278	0.16 363	0.18 193	0.15 193	0.17 158	0.16 215

qqq1	0.72 395	0.30 342	0.86 406	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.44 289	0.24 432	0.20 458	0.18 193	0.15 193	0.18 201	0.18 274

fff1	0.72 395	0.30 342	0.86 406	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.44 289	0.24 432	0.20 458	0.18 193	0.15 193	0.18 201	0.18 274

DLNR_Zeroshot_test	23.17 707	48.52 724	43.29 713	176.68 727	78.69 722	0.35 47	0.21 29	23.41 705	0.75 250	0.66 249	0.86 268	0.59 248	0.30 65	1.56 437	0.44 289	9.57 702	0.12 100	0.18 193	0.14 167	76.92 725	0.16 215

GCAPDPT-zeroshot	0.39 143	0.22 102	0.65 259	0.43 123	0.35 324	0.34 39	0.37 229	0.83 187	0.67 226	0.48 177	0.56 173	0.55 217	0.38 131	0.74 186	0.31 144	0.17 180	0.13 201	0.18 193	0.14 167	0.15 79	0.15 174

AEACV	0.37 129	0.24 163	0.52 154	0.47 207	0.51 488	0.37 55	0.38 237	0.65 92	0.53 168	0.42 135	0.56 173	0.46 159	0.60 312	0.53 92	0.30 117	0.16 122	0.13 201	0.18 193	0.15 193	0.17 158	0.14 129

anonymousdsp2	0.53 255	0.27 258	0.74 344	0.48 240	0.29 203	0.76 376	0.47 364	1.61 465	0.82 281	0.77 269	0.77 247	0.75 298	0.47 198	1.03 292	0.40 255	0.18 230	0.13 201	0.18 193	0.13 128	0.19 252	0.18 274

iRaft-Stereo_20w	0.65 356	0.31 377	1.00 474	0.47 207	0.34 320	0.73 357	0.30 124	2.96 660	0.70 238	1.15 406	1.14 380	0.76 302	0.65 346	1.11 319	0.38 236	0.17 180	0.13 201	0.18 193	0.16 239	0.19 252	0.18 274

GwcNet-ADL	0.64 348	0.31 377	0.79 379	0.56 404	0.41 413	0.60 272	0.58 464	1.41 404	1.26 503	1.08 360	1.13 376	0.91 365	0.60 312	1.04 298	0.78 463	0.27 499	0.18 420	0.18 193	0.18 292	0.25 427	0.29 495

GANet-ADL	0.60 318	0.35 461	0.72 315	0.64 498	0.40 403	0.68 332	0.51 398	1.49 426	1.12 413	0.95 318	1.08 347	0.91 365	0.57 296	0.76 189	0.55 376	0.26 483	0.18 420	0.18 193	0.16 239	0.23 399	0.25 441

cross-raft	0.54 270	0.25 197	0.61 235	0.52 327	0.29 203	0.68 332	0.37 229	1.46 420	0.76 259	1.01 343	1.06 338	1.28 491	0.46 187	0.71 168	0.35 200	0.15 82	0.12 100	0.18 193	0.16 239	0.19 252	0.14 129

RALCasStereoNet	0.54 270	0.30 342	0.66 270	0.59 441	0.51 488	0.61 278	0.52 409	0.94 237	0.93 319	0.70 254	1.01 312	0.78 308	0.44 173	1.33 377	0.47 325	0.20 320	0.16 363	0.18 193	0.16 239	0.20 299	0.19 318

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 270	0.25 197	0.68 280	0.43 123	0.24 77	0.40 72	0.34 179	1.04 283	1.09 400	1.32 504	1.60 547	0.80 314	0.68 351	0.67 156	0.39 247	0.13 26	0.10 9	0.18 193	0.17 268	0.17 158	0.13 71

MLCV	0.72 395	0.34 441	1.10 513	0.51 306	0.23 54	0.91 443	0.39 254	1.33 384	1.23 489	1.46 551	1.55 533	1.01 411	0.64 338	1.95 497	0.80 474	0.18 230	0.12 100	0.18 193	0.14 167	0.19 252	0.17 247

iResNet	0.75 427	0.40 497	1.36 556	0.67 530	0.29 203	0.92 450	0.59 473	1.52 438	1.25 498	1.28 474	1.48 517	0.94 378	0.76 383	1.62 447	0.78 463	0.18 230	0.14 261	0.18 193	0.15 193	0.22 371	0.23 414

DN	0.42 173	0.24 163	0.49 123	0.47 207	0.41 413	0.58 254	0.32 152	0.81 174	0.84 286	0.45 156	0.52 149	0.77 304	0.35 111	0.64 138	0.33 174	0.24 432	0.17 395	0.19 218	0.16 239	0.20 299	0.21 374

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 103	0.22 102	0.53 164	0.41 93	0.36 339	0.48 143	0.42 291	0.63 75	0.57 180	0.54 212	0.64 198	0.32 64	0.26 37	0.41 32	0.31 144	0.17 180	0.12 100	0.19 218	0.15 193	0.14 42	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 103	0.22 102	0.54 176	0.42 107	0.35 324	0.46 120	0.40 269	0.62 68	0.54 172	0.56 221	0.67 213	0.36 95	0.27 47	0.49 79	0.28 87	0.16 122	0.11 38	0.19 218	0.15 193	0.14 42	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 103	0.22 102	0.54 176	0.41 93	0.37 359	0.49 160	0.41 286	0.64 82	0.59 193	0.54 212	0.66 206	0.31 55	0.26 37	0.41 32	0.30 117	0.16 122	0.11 38	0.19 218	0.14 167	0.15 79	0.13 71

LiteMatch	0.32 64	0.24 163	0.37 15	0.45 175	0.25 104	0.34 39	0.31 136	0.49 16	0.32 42	0.29 31	0.27 25	0.40 126	0.48 212	0.45 49	0.66 421	0.21 355	0.12 100	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.19 318

Lsterematch	0.52 243	0.24 163	0.64 252	0.45 175	0.25 104	0.71 349	0.31 136	0.81 174	1.05 376	0.96 320	1.28 443	0.69 284	0.48 212	0.84 224	0.66 421	0.21 355	0.12 100	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.19 318

gcap_with_dpt	0.35 103	0.22 102	0.56 200	0.42 107	0.35 324	0.50 176	0.45 348	0.62 68	0.49 136	0.54 212	0.66 206	0.32 64	0.30 65	0.38 14	0.28 87	0.16 122	0.11 38	0.19 218	0.14 167	0.14 42	0.13 71

WQFJA1	0.48 225	0.27 258	0.53 164	0.46 191	0.85 617	0.79 394	0.39 254	1.11 322	0.75 250	0.50 194	0.52 149	0.53 207	0.50 238	0.71 168	0.65 415	0.17 180	0.21 482	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.16 215

WQFJX	0.51 241	0.27 258	0.52 154	0.46 191	0.87 623	0.75 368	0.39 254	1.29 381	0.77 263	0.53 206	0.52 149	0.55 217	0.55 277	0.95 263	0.60 398	0.17 180	0.19 438	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.18 274

NLMM	0.48 225	0.27 258	0.53 164	0.46 191	0.85 617	0.79 394	0.39 254	1.12 325	0.75 250	0.50 194	0.52 149	0.53 207	0.50 238	0.72 172	0.65 415	0.17 180	0.21 482	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.16 215

NLSM3	0.36 119	0.21 69	0.43 75	0.45 175	0.36 339	0.43 98	0.32 152	0.69 114	0.58 184	0.41 128	0.68 216	0.39 120	0.43 162	0.60 127	0.35 200	0.14 52	0.12 100	0.19 218	0.17 268	0.16 115	0.13 71

IGEV-FE	0.53 255	0.30 342	0.99 468	0.56 404	0.35 324	0.41 79	0.32 152	1.37 394	0.63 202	1.00 337	1.09 352	0.94 378	0.41 145	0.83 219	0.39 247	0.18 230	0.12 100	0.19 218	0.18 292	0.19 252	0.17 247

DA	0.43 180	0.23 137	0.49 123	0.50 274	0.25 104	1.08 495	0.44 328	1.18 342	0.58 184	0.46 163	0.64 198	0.54 212	0.47 198	0.46 59	0.32 156	0.19 278	0.13 201	0.19 218	0.13 128	0.18 201	0.14 129

GGEV	0.43 180	0.23 137	0.49 123	0.50 274	0.25 104	1.08 495	0.44 328	1.18 342	0.58 184	0.46 163	0.64 198	0.54 212	0.47 198	0.46 59	0.32 156	0.19 278	0.13 201	0.19 218	0.13 128	0.18 201	0.14 129

xyz-stereo-finetune	0.48 225	0.25 197	0.54 176	0.42 107	0.23 54	0.80 403	0.42 291	0.80 167	0.80 272	0.61 238	0.62 190	0.54 212	0.43 162	1.70 464	0.58 387	0.15 82	0.15 324	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.15 174

coex_refinement	0.80 450	0.28 285	0.73 327	0.70 553	0.51 488	0.95 460	0.60 478	1.78 516	1.23 489	1.36 522	1.37 479	1.82 590	0.81 408	1.32 373	1.13 540	0.26 483	0.17 395	0.19 218	0.20 354	0.24 414	0.25 441

HART	0.45 203	0.22 102	0.54 176	0.50 274	0.26 122	0.41 79	0.29 114	1.03 277	0.50 143	0.58 225	1.45 505	0.61 255	0.35 111	1.08 312	0.30 117	0.15 82	0.13 201	0.19 218	0.14 167	0.19 252	0.14 129

fffft	0.38 136	0.23 137	0.51 144	0.44 157	0.32 277	0.43 98	0.48 377	0.76 144	0.36 70	0.44 148	0.34 51	0.38 117	0.31 74	1.31 369	0.32 156	0.14 52	0.11 38	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.16 215
1: 1. 1
tt45	0.45 203	0.23 137	0.46 107	0.45 175	0.33 299	0.79 394	0.32 152	0.78 151	0.41 97	0.51 201	0.44 103	0.49 182	0.37 126	2.14 514	0.34 189	0.16 122	0.13 201	0.19 218	0.16 239	0.17 158	0.18 274

ours_stereo	0.39 143	0.28 285	0.51 144	0.46 191	0.30 227	0.40 72	0.44 328	0.73 132	0.56 178	0.35 77	0.56 173	0.46 159	0.33 92	1.11 319	0.32 156	0.16 122	0.13 201	0.19 218	0.15 193	0.19 252	0.14 129

fffy	0.42 173	0.27 258	0.57 213	0.46 191	0.29 203	0.48 143	0.35 189	0.91 219	0.55 175	0.40 125	0.58 181	0.55 217	0.41 145	1.26 356	0.36 212	0.15 82	0.13 201	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.14 129

PAM	0.76 433	0.29 320	1.08 507	0.52 327	0.33 299	1.38 552	0.39 254	2.01 585	0.67 226	1.06 356	0.96 291	2.89 647	1.43 588	0.86 234	0.35 200	0.19 278	0.12 100	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.20 352

UGAM-zero	1.00 521	0.30 342	0.93 447	0.47 207	0.30 227	0.57 251	0.25 73	2.25 629	0.63 202	1.01 343	1.10 358	2.73 643	1.85 628	6.26 639	0.40 255	0.17 180	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.17 247

model_zeroshot	0.48 225	0.29 320	0.86 406	0.51 306	0.36 339	0.69 338	0.37 229	1.12 325	0.62 199	0.85 297	0.84 264	0.66 272	0.37 126	0.73 177	0.34 189	0.20 320	0.16 363	0.19 218	0.16 239	0.17 158	0.16 215

RAStereo	0.34 91	0.21 69	0.66 270	0.47 207	0.27 152	0.26 13	0.29 114	0.69 114	0.63 202	0.32 52	0.42 82	0.45 155	0.31 74	0.45 49	0.34 189	0.17 180	0.15 324	0.19 218	0.15 193	0.18 201	0.13 71

gcap-zeroshot	0.35 103	0.22 102	0.55 191	0.41 93	0.37 359	0.48 143	0.42 291	0.64 82	0.54 172	0.53 206	0.63 193	0.33 77	0.26 37	0.38 14	0.31 144	0.16 122	0.11 38	0.19 218	0.15 193	0.14 42	0.13 71

test_for_model	0.35 103	0.22 102	0.53 164	0.41 93	0.36 339	0.48 143	0.42 291	0.63 75	0.57 180	0.54 212	0.64 198	0.32 64	0.26 37	0.41 32	0.31 144	0.17 180	0.12 100	0.19 218	0.15 193	0.14 42	0.13 71

11t1	0.52 243	0.28 285	0.68 280	0.51 306	0.28 179	0.83 420	0.39 254	1.22 365	0.63 202	0.84 292	0.74 240	0.68 278	0.68 351	0.91 247	0.57 383	0.21 355	0.18 420	0.19 218	0.16 239	0.20 299	0.21 374

IGEVStereo-DCA	0.46 211	0.28 285	0.56 200	0.43 123	0.33 299	0.49 160	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.47 168	0.48 125	0.48 173	0.46 187	2.03 504	0.30 117	0.19 278	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.18 274

rrr	0.46 211	0.28 285	0.73 327	0.43 123	0.33 299	0.49 160	0.38 237	0.76 144	0.50 143	0.47 168	0.48 125	0.48 173	0.46 187	2.03 504	0.30 117	0.19 278	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.16 115	0.16 215

MaDis-Stereo	0.36 119	0.25 197	0.58 221	0.44 157	0.34 320	0.30 26	0.30 124	0.72 126	0.50 143	0.37 97	0.36 58	0.58 239	0.49 229	0.52 90	0.36 212	0.19 278	0.16 363	0.19 218	0.15 193	0.18 201	0.14 129

IGEV_Zeroshot_test	0.53 255	0.30 342	0.99 468	0.56 404	0.35 324	0.41 79	0.32 152	1.37 394	0.63 202	1.00 337	1.09 352	0.95 387	0.41 145	0.83 219	0.39 247	0.18 230	0.12 100	0.19 218	0.18 292	0.19 252	0.17 247

testlalala	0.35 103	0.22 102	0.55 191	0.41 93	0.37 359	0.48 143	0.42 291	0.64 82	0.54 172	0.53 206	0.63 193	0.33 77	0.26 37	0.38 14	0.31 144	0.16 122	0.11 38	0.19 218	0.15 193	0.14 42	0.13 71

HH	0.63 336	0.30 342	0.77 366	0.50 274	0.32 277	0.49 160	0.46 356	1.65 474	0.64 207	0.69 252	1.09 352	1.63 562	0.85 428	1.90 490	0.37 224	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.16 215

HanStereo	0.63 336	0.30 342	0.77 366	0.50 274	0.32 277	0.49 160	0.46 356	1.65 474	0.64 207	0.69 252	1.09 352	1.63 562	0.85 428	1.90 490	0.37 224	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.19 252	0.16 215

EGLCR-Stereo	0.37 129	0.22 102	0.51 144	0.43 123	0.26 122	0.44 109	0.22 38	0.99 259	0.48 133	0.42 135	0.42 82	0.67 276	0.29 56	0.86 234	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.19 218	0.17 268	0.17 158	0.15 174

DCRE	0.82 461	0.26 225	0.70 298	0.58 428	0.44 440	0.54 224	0.48 377	0.95 242	0.78 267	0.78 272	7.33 679	0.86 345	0.52 254	0.76 189	0.41 265	0.16 122	0.16 363	0.19 218	0.17 268	0.18 201	0.17 247

ProNet	0.43 180	0.28 285	0.58 221	0.43 123	0.30 227	0.56 246	0.52 409	1.00 263	0.58 184	0.44 148	0.49 135	0.43 141	0.43 162	1.28 361	0.36 212	0.15 82	0.13 201	0.19 218	0.16 239	0.17 158	0.16 215

CroCo-Stereo Lap2	0.44 194	0.34 441	0.77 366	0.61 468	0.79 603	0.28 20	0.35 189	0.75 141	0.71 242	0.38 112	0.50 138	0.72 292	0.55 277	0.57 109	0.47 325	0.17 180	0.18 420	0.19 218	0.16 239	0.21 344	0.20 352

CIPLG	0.62 329	0.33 416	0.96 462	0.58 428	0.50 476	0.75 368	0.48 377	1.05 291	0.96 330	1.40 538	1.57 541	0.64 265	0.48 212	0.89 244	0.70 434	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.21 374

IPLG	0.69 382	0.27 258	0.97 464	0.51 306	0.43 431	0.79 394	0.33 165	1.21 357	1.06 381	1.30 490	1.10 358	0.52 200	0.55 277	3.16 574	0.63 410	0.16 122	0.14 261	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.17 247

IPLGR_C	0.62 329	0.33 416	0.99 468	0.58 428	0.49 469	0.76 376	0.48 377	1.10 316	0.96 330	1.40 538	1.56 537	0.62 259	0.48 212	0.80 207	0.71 440	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.16 239	0.19 252	0.21 374

MIPNet	0.56 295	0.28 285	0.94 452	0.49 262	0.33 299	0.66 320	0.38 237	1.35 391	1.08 392	1.06 356	0.92 282	0.60 250	0.79 398	0.73 177	0.52 358	0.17 180	0.14 261	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.17 247

ACRE	0.61 325	0.33 416	1.01 478	0.58 428	0.49 469	0.75 368	0.47 364	1.06 304	0.95 325	1.37 525	1.55 533	0.62 259	0.46 187	0.83 219	0.70 434	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.16 239	0.18 201	0.21 374

GrayStereo	0.82 461	0.26 225	0.58 221	0.63 489	0.37 359	0.76 376	1.86 658	1.11 322	0.87 295	1.99 624	1.89 594	1.08 431	1.82 627	1.39 399	0.48 330	0.19 278	0.14 261	0.19 218	0.21 400	0.18 201	0.39 561

Prome-Stereo	0.75 427	0.27 258	0.53 164	0.55 388	0.32 277	0.59 265	0.97 587	0.89 209	0.88 299	1.45 549	2.46 629	0.91 365	1.41 586	1.58 440	0.44 289	0.18 230	0.13 201	0.19 218	0.17 268	0.20 299	0.92 647

raft+_RVC	0.53 255	0.26 225	0.54 176	0.60 453	0.47 464	0.54 224	0.54 423	1.27 376	0.99 349	0.76 264	1.03 330	0.70 288	0.56 284	0.93 257	0.47 325	0.18 230	0.14 261	0.19 218	0.18 292	0.18 201	0.15 174

test_xeample3	0.42 173	0.28 285	0.69 292	0.43 123	0.33 299	0.56 246	0.38 237	0.79 158	0.45 119	0.53 206	0.46 114	0.44 147	0.44 173	1.38 394	0.31 144	0.18 230	0.14 261	0.19 218	0.15 193	0.17 158	0.16 215

AFF-stereo	0.58 310	0.25 197	0.64 252	0.46 191	0.29 203	0.34 39	0.38 237	1.15 333	1.14 428	1.17 425	1.60 547	1.10 444	0.71 365	0.97 272	0.43 286	0.13 26	0.11 38	0.19 218	0.19 317	0.17 158	0.14 129

CCAANet	0.60 318	0.24 163	0.61 235	0.47 207	0.42 419	0.94 456	0.59 473	1.20 355	0.84 286	0.70 254	1.16 394	1.02 413	0.77 386	1.30 367	0.65 415	0.20 320	0.15 324	0.19 218	0.19 317	0.18 201	0.18 274

HSM-Net_RVC	0.87 485	0.29 320	0.53 164	0.53 346	0.30 227	1.15 513	0.55 441	3.57 669	1.28 514	1.53 566	1.74 574	1.68 571	0.93 468	1.49 421	0.77 461	0.22 386	0.17 395	0.19 218	0.18 292	0.20 299	0.19 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	1.16 563	0.52 549	1.49 582	0.65 512	0.45 447	0.75 368	0.69 511	1.42 406	1.55 598	1.34 517	1.87 592	1.53 544	0.78 394	7.43 665	1.38 572	0.25 460	0.17 395	0.19 218	0.16 239	0.22 371	0.26 465

iResNetv2_ROB	0.80 450	0.37 478	1.71 598	0.56 404	0.37 359	0.94 456	0.64 492	1.73 493	1.34 540	1.23 453	1.42 493	1.26 484	0.92 459	1.85 487	0.56 380	0.23 413	0.15 324	0.19 218	0.14 167	0.24 414	0.19 318

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 31	0.36 18	0.28 179	0.20 3	0.23 51	0.36 4	0.23 8	0.28 20	0.35 55	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 230	0.14 261	0.20 271	0.20 354	0.17 158	0.12 21

Selective-IGEV-i1	0.66 365	0.27 258	0.86 406	0.54 363	0.33 299	1.01 479	0.78 533	1.75 501	1.18 460	0.88 301	1.19 407	1.19 463	0.56 284	0.98 275	0.54 371	0.19 278	0.16 363	0.20 271	0.17 268	0.19 252	0.20 352

WQFJX1	0.57 303	0.26 225	0.54 176	0.48 240	0.72 577	0.68 332	0.47 364	2.46 649	0.71 242	0.54 212	0.50 138	0.53 207	0.51 247	1.36 388	0.60 398	0.18 230	0.20 458	0.20 271	0.16 239	0.20 299	0.20 352

NLMM1	0.56 295	0.27 258	0.60 230	0.47 207	0.74 585	0.68 332	0.43 314	1.83 534	1.04 371	0.59 233	0.62 190	0.51 192	0.47 198	1.33 377	0.57 383	0.18 230	0.21 482	0.20 271	0.17 268	0.20 299	0.15 174

xyz-stereo	7.16 686	0.22 102	69.90 724	0.42 107	0.21 24	32.92 713	0.49 389	0.87 199	0.76 259	1.38 531	27.04 707	1.19 463	1.16 545	4.69 603	0.97 514	0.16 122	0.12 100	0.20 271	0.14 167	0.16 115	0.12 21

LG-Stereo	0.34 91	0.25 197	0.78 376	0.47 207	0.26 122	0.37 55	0.30 124	0.71 124	0.52 161	0.36 86	0.57 178	0.29 42	0.21 8	0.50 85	0.36 212	0.13 26	0.13 201	0.20 271	0.18 292	0.18 201	0.12 21

S2M2_L	0.34 91	0.28 285	0.45 95	0.40 75	0.30 227	0.31 30	0.16 1	0.60 63	0.64 207	0.31 46	0.48 125	0.47 166	0.34 103	0.38 14	0.32 156	0.25 460	0.22 504	0.20 271	0.22 429	0.25 427	0.22 394
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.50 239	0.24 163	0.54 176	0.54 363	0.74 585	0.49 160	0.53 417	1.09 313	1.05 376	0.62 241	0.95 288	0.61 255	0.42 153	0.77 192	0.38 236	0.20 320	0.17 395	0.20 271	0.16 239	0.18 201	0.18 274

MM-Stereo_test1	0.49 234	0.24 163	0.56 200	0.51 306	0.30 227	0.50 176	0.54 423	0.91 219	1.03 366	0.84 292	0.69 221	0.54 212	0.60 312	1.16 333	0.33 174	0.18 230	0.16 363	0.20 271	0.17 268	0.19 252	0.15 174

HI	0.64 348	0.32 393	0.68 280	0.47 207	0.51 488	0.41 79	0.36 204	1.04 283	0.75 250	1.31 500	1.43 497	1.62 557	1.12 538	0.94 260	0.88 493	0.15 82	0.12 100	0.20 271	0.20 354	0.20 299	0.18 274

CoSv	0.64 348	0.32 393	0.68 280	0.47 207	0.51 488	0.41 79	0.36 204	1.04 283	0.75 250	1.31 500	1.43 497	1.62 557	1.12 538	0.94 260	0.88 493	0.15 82	0.12 100	0.20 271	0.20 354	0.20 299	0.18 274

SMoEStereo_RVC	0.39 143	0.25 197	0.50 134	0.45 175	0.30 227	0.61 278	0.36 204	0.72 126	0.45 119	0.46 163	0.43 94	0.42 137	0.35 111	1.39 399	0.29 98	0.15 82	0.12 100	0.20 271	0.15 193	0.16 115	0.15 174

PAM_32	0.77 435	0.28 285	1.03 489	0.52 327	0.30 227	1.32 542	0.35 189	1.97 575	0.65 221	1.02 347	1.06 338	3.05 649	1.49 598	0.96 264	0.36 212	0.19 278	0.13 201	0.20 271	0.18 292	0.19 252	0.19 318

rvit_stereo_0080	0.44 194	0.32 393	0.71 309	0.47 207	0.36 339	0.42 89	0.55 441	0.82 182	0.68 232	0.50 194	0.60 184	0.55 217	0.47 198	0.59 115	0.44 289	0.26 483	0.21 482	0.20 271	0.20 354	0.31 503	0.19 318

test_sample1	0.61 325	0.29 320	0.75 348	0.50 274	0.31 255	0.76 376	0.48 377	1.59 458	0.84 286	0.90 304	0.94 287	0.88 353	0.95 478	1.16 333	0.67 426	0.22 386	0.18 420	0.20 271	0.19 317	0.21 344	0.21 374

MyStereo8	0.65 356	0.29 320	1.00 474	0.58 428	0.49 469	0.91 443	0.35 189	1.18 342	1.31 529	1.16 416	1.27 437	0.90 362	0.64 338	0.72 172	0.95 509	0.18 230	0.14 261	0.20 271	0.18 292	0.22 371	0.26 465

whm_eth	0.44 194	0.32 393	0.71 309	0.47 207	0.36 339	0.42 89	0.55 441	0.82 182	0.68 232	0.50 194	0.60 184	0.55 217	0.47 198	0.59 115	0.44 289	0.26 483	0.21 482	0.20 271	0.20 354	0.31 503	0.19 318

MIM_Stereo	0.57 303	0.24 163	0.92 445	0.46 191	0.30 227	0.54 224	0.28 104	1.27 376	0.75 250	1.00 337	1.16 394	0.93 375	0.53 262	1.45 413	0.61 402	0.16 122	0.16 363	0.20 271	0.19 317	0.17 158	0.14 129

CBFPSM	0.92 496	0.33 416	1.86 610	0.49 262	0.38 381	1.75 591	0.84 552	1.39 401	1.12 413	1.09 366	0.99 303	2.37 629	1.66 615	1.32 373	1.42 584	0.19 278	0.18 420	0.20 271	0.20 354	0.21 344	0.33 531

iinet-f	0.99 516	0.45 521	3.71 652	0.55 388	0.43 431	1.81 601	0.68 507	1.14 331	1.14 428	1.18 430	1.42 493	1.58 552	1.44 590	1.34 382	1.59 600	0.24 432	0.23 517	0.20 271	0.19 317	0.26 440	0.25 441

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 516	0.40 497	1.82 607	0.66 518	0.62 550	2.05 620	0.78 533	1.91 558	1.29 519	1.54 572	1.42 493	1.51 540	1.23 563	1.99 500	1.33 564	0.23 413	0.14 261	0.20 271	0.15 193	0.27 454	0.26 465

raft_robust	0.68 380	0.30 342	0.64 252	0.52 327	0.26 122	0.54 224	0.35 189	1.33 384	1.24 495	1.16 416	1.07 342	0.60 250	0.54 269	3.58 586	0.37 224	0.18 230	0.14 261	0.20 271	0.22 429	0.20 299	0.16 215

test_4	0.53 255	0.22 102	0.56 200	0.54 363	0.32 277	0.64 295	0.39 254	0.80 167	0.62 199	0.92 310	1.87 592	0.68 278	0.42 153	1.16 333	0.37 224	0.15 82	0.13 201	0.20 271	0.22 429	0.20 299	0.15 174

CSP-Net	0.97 510	0.38 485	0.83 395	0.53 346	0.41 413	1.63 581	0.77 531	2.00 581	1.05 376	1.25 465	1.20 412	1.33 502	0.83 421	4.93 611	0.85 489	0.32 543	0.22 504	0.20 271	0.20 354	0.23 399	0.25 441

IPLGR	0.58 310	0.27 258	1.14 523	0.48 240	0.28 179	0.65 311	0.33 165	1.22 365	1.13 425	1.18 430	1.05 336	0.69 284	0.66 349	0.96 264	0.52 358	0.17 180	0.15 324	0.20 271	0.17 268	0.20 299	0.18 274

test-3	0.54 270	0.22 102	0.68 280	0.47 207	0.27 152	0.58 254	0.35 189	0.92 222	1.00 355	1.32 504	0.69 221	0.87 349	0.45 179	1.68 462	0.37 224	0.16 122	0.11 38	0.20 271	0.16 239	0.17 158	0.13 71

test_1	0.54 270	0.22 102	0.68 280	0.47 207	0.27 152	0.58 254	0.35 189	0.92 222	1.00 355	1.28 474	0.68 216	0.87 349	0.45 179	1.67 457	0.37 224	0.16 122	0.11 38	0.20 271	0.16 239	0.17 158	0.13 71

CrosDoStereo	1.58 602	0.24 163	0.72 315	0.48 240	0.29 203	0.67 325	12.49 697	1.10 316	0.98 342	1.34 517	1.75 577	1.00 404	1.89 631	6.65 648	0.81 476	0.19 278	0.15 324	0.20 271	0.22 429	0.18 201	0.19 318

STrans-v2	1.04 536	0.28 285	0.96 462	0.49 262	0.32 277	0.68 332	0.79 537	2.47 650	1.12 413	1.12 382	1.46 511	1.40 514	1.46 593	6.70 652	0.43 286	0.18 230	0.13 201	0.20 271	0.18 292	0.18 201	0.18 274

TransformOpticalFlow	0.96 504	0.28 285	0.89 433	0.52 327	0.31 255	0.66 320	0.54 423	1.75 501	1.12 413	1.09 366	1.44 502	1.37 511	1.01 507	6.70 652	0.42 276	0.19 278	0.12 100	0.20 271	0.19 317	0.18 201	0.19 318

DeepStereo_LL	1.58 602	0.24 163	0.72 315	0.48 240	0.29 203	0.67 325	12.49 697	1.10 316	0.98 342	1.34 517	1.75 577	1.00 404	1.89 631	6.65 648	0.81 476	0.19 278	0.15 324	0.20 271	0.22 429	0.18 201	0.19 318

DEmStereo	0.97 510	0.23 137	0.79 379	0.47 207	0.32 277	1.04 488	0.56 449	0.93 231	0.89 302	1.39 537	2.14 614	1.02 413	2.07 643	5.64 629	0.77 461	0.17 180	0.15 324	0.20 271	0.20 354	0.18 201	0.20 352

DRaft	0.80 450	0.24 163	0.70 298	0.45 175	0.30 227	0.97 470	0.53 417	1.05 291	0.97 337	1.78 604	2.02 606	0.80 314	1.74 618	2.73 558	0.72 443	0.17 180	0.14 261	0.20 271	0.20 354	0.18 201	0.21 374

test-1	0.52 243	0.26 225	1.04 493	0.56 404	0.32 277	0.61 278	0.38 237	1.10 316	0.91 311	0.78 272	1.01 312	0.77 304	0.52 254	0.60 127	0.42 276	0.17 180	0.14 261	0.20 271	0.17 268	0.20 299	0.23 414

XX-Stereo	0.63 336	0.26 225	1.90 611	0.81 597	0.67 564	0.43 98	0.23 51	1.03 277	0.58 184	0.65 246	1.56 537	1.41 517	0.39 135	1.28 361	0.35 200	0.20 320	0.14 261	0.20 271	0.19 317	0.18 201	0.14 129

GES	0.66 365	0.34 441	0.90 437	0.59 441	0.38 381	0.94 456	0.57 460	2.11 603	0.86 290	1.02 347	1.11 364	0.66 272	0.79 398	0.99 282	0.61 402	0.27 499	0.19 438	0.20 271	0.20 354	0.21 344	0.30 508

GMStereo	0.55 286	0.45 521	0.94 452	0.50 274	0.32 277	0.64 295	0.43 314	1.00 263	1.40 571	0.82 287	0.73 235	0.51 192	0.45 179	0.85 230	0.55 376	0.24 432	0.15 324	0.20 271	0.21 400	0.31 503	0.24 429
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	1.19 566	0.32 393	0.65 259	0.57 422	0.38 381	1.23 529	0.59 473	2.25 629	1.19 469	1.30 490	1.25 427	1.94 604	1.03 516	9.32 683	0.71 440	0.22 386	0.16 363	0.20 271	0.16 239	0.21 344	0.21 374

LE_ROB	8.05 687	0.37 478	23.53 699	0.74 577	0.33 299	2.77 651	2.87 685	3.71 671	27.24 712	25.39 712	8.87 688	8.46 687	26.71 710	6.65 648	21.99 700	0.21 355	0.19 438	0.20 271	0.21 400	0.25 427	0.22 394

IGEV_i1	0.66 365	0.29 320	0.89 433	0.55 388	0.28 179	0.92 450	0.60 478	1.98 577	0.83 282	1.00 337	1.04 333	1.09 441	0.68 351	1.29 365	0.62 405	0.20 320	0.17 395	0.21 310	0.17 268	0.21 344	0.21 374

RT-IGEV	0.77 435	0.28 285	0.93 447	0.55 388	0.33 299	1.01 479	0.83 551	2.03 592	0.93 319	1.28 474	1.58 544	1.77 583	1.17 546	1.04 298	0.49 339	0.23 413	0.16 363	0.21 310	0.17 268	0.19 252	0.26 465

Selective-IGEV-i16pc	2.07 637	0.29 320	19.83 692	0.53 346	0.39 392	2.74 649	1.51 638	1.13 329	1.28 514	0.80 278	1.21 414	1.06 424	0.64 338	7.77 671	0.79 469	0.40 588	0.22 504	0.21 310	0.23 452	0.22 371	0.23 414

NLSM1	0.49 234	0.25 197	0.55 191	0.48 240	1.08 640	0.83 420	0.31 136	0.83 187	0.66 224	0.51 201	0.76 244	0.47 166	0.48 212	0.98 275	0.55 376	0.18 230	0.19 438	0.21 310	0.18 292	0.20 299	0.15 174

NLCSM	0.52 243	0.28 285	0.55 191	0.52 327	0.74 585	0.72 352	0.46 356	0.96 250	0.65 221	0.63 242	0.51 144	0.48 173	0.61 322	1.32 373	0.70 434	0.19 278	0.20 458	0.21 310	0.18 292	0.22 371	0.20 352

FE-Mocha	0.49 234	0.30 342	0.87 418	0.48 240	0.36 339	0.45 113	0.22 38	1.58 456	0.49 136	1.00 337	1.09 352	0.74 295	0.41 145	0.55 101	0.30 117	0.18 230	0.12 100	0.21 310	0.20 354	0.17 158	0.15 174

Select-FE	0.74 418	0.39 490	1.56 586	0.55 388	0.46 459	0.40 72	0.22 38	1.86 542	0.68 232	1.05 355	1.31 454	1.82 590	1.74 618	1.11 319	0.38 236	0.21 355	0.16 363	0.21 310	0.25 480	0.19 252	0.31 518

z-ln-s-r	1.02 530	0.55 561	2.09 619	0.52 327	0.55 513	0.78 388	0.87 562	1.47 422	1.34 540	1.12 382	1.62 553	1.37 511	1.06 525	2.62 554	3.32 648	0.19 278	0.14 261	0.21 310	0.17 268	0.27 454	0.21 374

xyz-stereo-finetune2	0.58 310	0.27 258	0.57 213	0.40 75	0.24 77	1.09 501	0.32 152	0.79 158	0.53 168	0.65 246	1.07 342	0.58 239	0.80 404	2.47 546	0.80 474	0.16 122	0.15 324	0.21 310	0.17 268	0.16 115	0.17 247

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 514	0.39 490	3.21 647	0.50 274	0.63 551	0.64 295	0.39 254	2.36 640	0.75 250	0.95 318	4.63 662	1.81 587	0.56 284	0.96 264	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.21 310	0.26 498	0.32 512	0.35 541

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 395	0.35 461	1.70 596	0.49 262	0.56 517	0.63 291	0.38 237	2.41 645	0.65 221	0.77 269	1.07 342	1.82 590	0.95 478	0.93 257	0.43 286	0.20 320	0.13 201	0.21 310	0.25 480	0.28 473	0.26 465

AE-Stereo	0.49 234	0.27 258	0.67 276	0.60 453	0.39 392	0.67 325	0.46 356	1.18 342	1.09 400	0.47 168	0.75 242	0.69 284	0.47 198	0.59 115	0.40 255	0.16 122	0.15 324	0.21 310	0.20 354	0.19 252	0.15 174

CoDeX	0.73 413	0.29 320	0.93 447	0.54 363	0.36 339	1.14 507	0.61 482	2.34 639	1.17 453	1.16 416	1.25 427	0.91 365	0.87 441	1.33 377	0.64 414	0.20 320	0.16 363	0.21 310	0.18 292	0.20 299	0.18 274

ff7	0.43 180	0.27 258	0.56 200	0.44 157	0.33 299	0.50 176	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.49 185	0.53 156	0.44 147	0.48 212	1.38 394	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

ffff	0.43 180	0.27 258	0.56 200	0.44 157	0.33 299	0.50 176	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.49 185	0.53 156	0.44 147	0.48 212	1.38 394	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

11t	0.43 180	0.27 258	0.56 200	0.44 157	0.33 299	0.50 176	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.49 185	0.53 156	0.44 147	0.48 212	1.38 394	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

EKT-Stereo	0.53 255	0.30 342	0.73 327	0.58 428	0.60 541	0.51 196	0.48 377	0.94 237	0.90 306	0.71 257	0.88 275	0.77 304	0.43 162	1.07 307	0.40 255	0.22 386	0.16 363	0.21 310	0.18 292	0.20 299	0.22 394

anonymousdsp	0.43 180	0.27 258	0.53 164	0.44 157	0.32 277	0.50 176	0.42 291	0.89 209	0.51 154	0.49 185	0.53 156	0.47 166	0.47 198	1.33 377	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

ccc-4	0.43 180	0.27 258	0.56 200	0.44 157	0.33 299	0.50 176	0.42 291	0.87 199	0.50 143	0.49 185	0.53 156	0.44 147	0.48 212	1.38 394	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274

IER	0.70 386	0.31 377	1.02 485	0.48 240	0.52 500	1.34 546	0.51 398	1.17 337	0.99 349	1.23 453	1.34 470	1.12 449	1.11 535	0.99 282	0.71 440	0.20 320	0.16 363	0.21 310	0.21 400	0.20 299	0.19 318

RAFT_CTSACE	0.63 336	0.26 225	0.88 427	0.55 388	0.51 488	0.71 349	0.44 328	0.80 167	0.97 337	0.97 324	1.84 587	1.18 462	0.68 351	1.47 419	0.36 212	0.16 122	0.15 324	0.21 310	0.20 354	0.20 299	0.14 129

CRFU-Net	0.86 481	0.39 490	1.00 474	0.65 512	0.57 521	1.78 598	0.86 560	2.15 610	0.81 275	1.38 531	1.18 400	1.64 565	1.19 554	1.35 383	0.90 499	0.26 483	0.22 504	0.21 310	0.19 317	0.23 399	0.24 429

IGEV-Stereo	0.43 180	0.27 258	0.54 176	0.45 175	0.32 277	0.50 176	0.42 291	0.90 217	0.51 154	0.49 185	0.53 156	0.47 166	0.47 198	1.32 373	0.33 174	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.15 193	0.18 201	0.18 274
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSMNet-ADL	0.72 395	0.35 461	0.62 242	0.69 547	0.46 459	1.14 507	0.44 328	1.37 394	1.01 358	0.83 289	1.17 398	1.33 502	0.96 485	1.43 408	0.95 509	0.33 552	0.22 504	0.21 310	0.23 452	0.27 454	0.29 495

ADLNet2	0.88 486	0.34 441	1.17 527	0.77 587	0.64 554	1.12 505	0.76 528	1.74 498	1.24 495	1.21 442	1.65 560	1.71 575	1.05 522	1.67 457	1.17 546	0.24 432	0.21 482	0.21 310	0.22 429	0.26 440	0.29 495

LCNet	0.72 395	0.28 285	0.52 154	0.55 388	0.31 255	0.69 338	0.54 423	1.00 263	0.88 299	1.19 434	1.34 470	0.97 395	1.34 581	2.56 550	0.45 304	0.18 230	0.13 201	0.21 310	0.25 480	0.27 454	0.73 639

NRIStereo	0.60 318	0.29 320	0.69 292	0.53 346	0.28 179	0.63 291	0.33 165	1.08 312	0.87 295	1.14 400	0.87 273	0.91 365	0.59 308	2.24 525	0.49 339	0.20 320	0.14 261	0.21 310	0.19 317	0.21 344	0.17 247

THIR-Stereo	1.02 530	0.27 258	0.69 292	0.49 262	0.28 179	0.95 460	1.34 629	1.03 277	0.97 337	1.34 517	1.90 595	1.17 459	1.58 604	6.44 644	0.78 463	0.19 278	0.14 261	0.21 310	0.22 429	0.19 252	0.20 352

DeepStereo_RVC	0.55 286	0.29 320	0.72 315	0.51 306	0.30 227	0.59 265	0.33 165	1.03 277	0.70 238	1.16 416	0.93 285	0.83 331	0.94 473	0.96 264	0.54 371	0.21 355	0.14 261	0.21 310	0.19 317	0.24 414	0.24 429

RALAANet	0.60 318	0.33 416	0.87 418	0.62 479	0.50 476	0.69 338	0.31 136	1.21 357	1.06 381	1.09 366	1.16 394	0.88 353	0.46 187	1.22 345	0.42 276	0.19 278	0.15 324	0.21 310	0.17 268	0.27 454	0.17 247

222	1.61 607	0.29 320	0.67 276	0.56 404	0.29 203	1.06 492	0.42 291	2.17 619	1.31 529	1.31 500	1.52 525	0.92 373	0.94 473	1.76 477	17.65 697	0.24 432	0.20 458	0.21 310	0.19 317	0.22 371	0.23 414

xxxx	1.51 596	0.28 285	0.68 280	0.54 363	0.28 179	1.16 515	0.44 328	2.19 622	1.29 519	1.09 366	1.36 477	1.22 469	0.85 428	1.79 480	15.70 696	0.24 432	0.21 482	0.21 310	0.20 354	0.22 371	0.23 414

ACVNet	0.63 336	0.31 377	0.54 176	0.54 363	0.36 339	0.80 403	0.46 356	1.37 394	1.07 386	0.93 311	1.30 448	1.08 431	0.85 428	0.80 207	0.94 505	0.21 355	0.19 438	0.21 310	0.18 292	0.22 371	0.18 274

acv_ft	0.75 427	0.31 377	0.95 456	0.70 553	0.86 621	1.24 530	0.53 417	1.44 413	1.07 386	1.24 460	1.30 448	1.08 431	0.92 459	0.80 207	1.34 566	0.21 355	0.19 438	0.21 310	0.18 292	0.21 344	0.18 274

DIP-Stereo	0.62 329	0.30 342	0.83 395	0.48 240	0.36 339	0.95 460	0.33 165	2.37 642	0.67 226	1.25 465	1.00 307	0.68 278	0.51 247	0.91 247	0.61 402	0.18 230	0.15 324	0.21 310	0.17 268	0.19 252	0.19 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.65 356	0.40 497	0.77 366	0.48 240	0.24 77	1.05 489	0.49 389	1.76 508	1.02 362	1.18 430	1.18 400	0.89 361	0.80 404	0.85 230	0.79 469	0.17 180	0.12 100	0.21 310	0.17 268	0.29 484	0.15 174
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Selective-IGEV-i16pb	2.29 645	0.33 416	20.08 693	0.56 404	0.40 403	2.61 645	1.54 641	2.60 655	1.87 624	0.97 324	1.68 567	1.38 513	1.01 507	8.19 678	0.92 502	0.37 577	0.21 482	0.22 346	0.26 498	0.25 427	0.28 488

Hybrid-DGEV-03	0.65 356	0.26 225	0.56 200	0.53 346	0.36 339	0.73 357	0.39 254	0.89 209	1.15 440	1.73 599	2.52 632	0.84 340	0.56 284	0.97 272	0.44 289	0.18 230	0.12 100	0.22 346	0.19 317	0.17 158	0.14 129

Hybrid-DGEV-2	0.65 356	0.31 377	0.73 327	0.60 453	0.37 359	1.08 495	0.28 104	1.45 418	1.40 571	1.32 504	0.85 266	1.03 418	1.01 507	1.05 301	0.48 330	0.18 230	0.15 324	0.22 346	0.19 317	0.17 158	0.15 174

AIO-test1	0.56 295	0.25 197	0.55 191	0.64 498	0.78 600	0.80 403	0.36 204	1.18 342	1.34 540	0.57 223	0.88 275	0.61 255	0.50 238	1.12 323	0.35 200	0.17 180	0.17 395	0.22 346	0.24 466	0.18 201	0.23 414

tg	0.52 243	0.24 163	0.61 235	0.49 262	0.30 227	0.90 439	0.29 114	1.07 306	0.83 282	0.83 289	1.02 320	0.62 259	0.43 162	1.35 383	0.41 265	0.17 180	0.12 100	0.22 346	0.20 354	0.17 158	0.15 174

rvit_stereo_0081_aga	0.44 194	0.34 441	0.73 327	0.51 306	0.41 413	0.50 176	0.40 269	0.81 174	0.57 180	0.58 225	0.56 173	0.53 207	0.43 162	0.66 152	0.40 255	0.26 483	0.21 482	0.22 346	0.20 354	0.26 440	0.18 274

rvit_stereo_0081	0.44 194	0.33 416	0.64 252	0.54 363	0.35 324	0.41 79	0.44 328	0.66 100	0.95 325	0.48 177	0.52 149	0.50 188	0.46 187	0.82 217	0.44 289	0.25 460	0.20 458	0.22 346	0.19 317	0.25 427	0.17 247

ACV-stereo	0.99 516	0.51 545	1.41 563	0.56 404	0.41 413	2.43 638	0.57 460	1.15 333	1.18 460	0.81 283	1.01 312	3.39 655	2.14 646	1.60 444	1.07 528	0.27 499	0.22 504	0.22 346	0.22 429	0.28 473	0.32 525

rvit_stereo_0082	0.44 194	0.33 416	0.64 252	0.54 363	0.35 324	0.41 79	0.44 328	0.66 100	0.95 325	0.48 177	0.52 149	0.50 188	0.46 187	0.82 217	0.44 289	0.25 460	0.20 458	0.22 346	0.19 317	0.25 427	0.17 247

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 386	3.18 691	2.55 638	0.39 62	0.23 54	0.44 109	0.23 51	0.63 75	0.42 102	0.44 148	0.44 103	0.34 85	0.28 52	0.56 104	0.29 98	1.35 664	0.10 9	0.22 346	0.19 317	0.46 587	1.31 661

rvit_stereo_ft	0.47 219	0.35 461	0.87 418	0.67 530	0.42 419	0.40 72	0.59 473	0.81 174	0.74 249	0.46 163	0.55 169	0.57 232	0.49 229	0.65 149	0.50 346	0.25 460	0.17 395	0.22 346	0.22 429	0.24 414	0.17 247

test_sample2	0.62 329	0.29 320	0.74 344	0.50 274	0.28 179	0.80 403	0.61 482	1.61 465	1.00 355	0.88 301	0.99 303	0.94 378	0.83 421	1.16 333	0.51 351	0.23 413	0.18 420	0.22 346	0.21 400	0.23 399	0.22 394

H2IRNET	0.56 295	0.26 225	0.66 270	0.47 207	0.35 324	0.41 79	0.26 87	0.92 222	1.17 453	0.61 238	1.28 443	1.08 431	0.86 436	0.99 282	0.63 410	0.19 278	0.16 363	0.22 346	0.25 480	0.21 344	0.18 274

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 211	0.36 471	0.71 309	0.47 207	0.36 339	0.67 325	0.35 189	0.78 151	1.12 413	0.61 238	0.62 190	0.39 120	0.39 135	0.71 168	0.39 247	0.20 320	0.17 395	0.22 346	0.18 292	0.23 399	0.19 318

SMFormer	0.75 427	0.30 342	0.86 406	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.82 481	0.24 432	0.20 458	0.22 346	0.21 400	0.23 399	0.24 429

tta	0.75 427	0.30 342	0.86 406	0.46 191	0.26 122	0.82 414	0.43 314	2.05 593	1.39 566	1.23 453	1.47 512	0.98 397	0.95 478	1.71 466	0.82 481	0.24 432	0.20 458	0.22 346	0.21 400	0.18 201	0.18 274

1111x	1.70 616	0.29 320	0.86 406	0.51 306	0.27 152	1.01 479	0.68 507	2.22 626	1.28 514	1.13 397	1.40 490	1.21 467	1.10 534	5.53 625	15.20 694	0.22 386	0.21 482	0.22 346	0.22 429	0.24 414	0.22 394

gwcnet-sp	0.74 418	0.33 416	1.44 568	0.57 422	0.45 447	1.40 556	0.54 423	1.50 430	1.14 428	1.30 490	1.02 320	0.94 378	0.82 413	1.39 399	0.76 455	0.21 355	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.22 371	0.22 394

scenet	0.74 418	0.33 416	1.44 568	0.57 422	0.45 447	1.40 556	0.54 423	1.50 430	1.14 428	1.30 490	1.02 320	0.94 378	0.82 413	1.39 399	0.76 455	0.21 355	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.22 371	0.22 394

ssnet	0.74 418	0.33 416	1.44 568	0.57 422	0.45 447	1.40 556	0.54 423	1.50 430	1.14 428	1.30 490	1.02 320	0.94 378	0.82 413	1.39 399	0.76 455	0.21 355	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.22 371	0.22 394

TestStereo1	0.63 336	0.28 285	0.75 348	0.76 584	0.31 255	0.48 143	0.43 314	1.30 382	1.21 480	0.97 324	1.31 454	0.64 265	0.77 386	1.75 472	0.42 276	0.20 320	0.15 324	0.22 346	0.18 292	0.21 344	0.17 247

x	0.54 270	0.31 377	0.61 235	0.47 207	0.30 227	0.67 325	0.47 364	1.53 444	0.79 271	0.81 283	0.83 262	0.78 308	0.70 360	0.70 164	0.62 405	0.21 355	0.19 438	0.22 346	0.19 317	0.21 344	0.20 352

RAFT+CT+SA	0.58 310	0.29 320	0.60 230	0.66 518	0.37 359	0.42 89	0.55 441	1.27 376	1.03 366	0.70 254	1.22 417	0.60 250	0.70 360	1.64 451	0.41 265	0.18 230	0.13 201	0.22 346	0.22 429	0.21 344	0.18 274

SA-5K	0.63 336	0.28 285	0.75 348	0.76 584	0.31 255	0.48 143	0.43 314	1.30 382	1.21 480	0.97 324	1.31 454	0.64 265	0.77 386	1.75 472	0.42 276	0.20 320	0.15 324	0.22 346	0.18 292	0.21 344	0.17 247

iRaft-Stereo_5w	0.85 476	0.29 320	0.91 440	0.53 346	0.43 431	0.49 160	0.68 507	0.99 259	0.87 295	0.79 275	1.34 470	1.46 529	0.91 456	5.11 612	1.11 537	0.17 180	0.14 261	0.22 346	0.18 292	0.20 299	0.20 352

test_3	0.55 286	0.23 137	0.71 309	0.53 346	0.28 179	0.61 278	0.40 269	0.92 222	1.05 376	1.19 434	0.68 216	0.93 375	0.44 173	1.67 457	0.39 247	0.15 82	0.12 100	0.22 346	0.19 317	0.21 344	0.14 129

AAGNet	1.83 623	0.28 285	0.72 315	0.61 468	0.32 277	0.67 325	0.51 398	0.96 250	0.98 342	1.47 552	1.20 412	1.00 404	1.18 551	2.83 560	22.77 704	0.22 386	0.13 201	0.22 346	0.19 317	0.23 399	0.15 174

KYRaft	0.75 427	0.28 285	0.62 242	0.56 404	0.29 203	0.67 325	0.86 560	0.94 237	0.84 286	1.62 588	2.21 616	1.16 458	1.02 514	1.57 438	0.40 255	0.20 320	0.13 201	0.22 346	0.28 531	0.20 299	1.02 651

ASMatch	0.88 486	0.26 225	0.69 292	0.51 306	0.35 324	0.48 143	0.37 229	1.12 325	0.92 317	1.10 374	3.28 647	0.96 393	0.98 495	4.90 609	0.49 339	0.19 278	0.16 363	0.22 346	0.19 317	0.19 252	0.27 476

RAFT-345	0.84 472	0.25 197	0.66 270	0.50 274	0.27 152	0.54 224	0.42 291	0.83 187	1.11 409	1.32 504	2.34 622	0.86 345	0.54 269	5.72 630	0.47 325	0.18 230	0.13 201	0.22 346	0.17 268	0.17 158	0.16 215

LMCR-Stereo	0.82 461	0.46 523	0.88 427	0.75 581	0.43 431	1.33 544	0.56 449	2.43 647	0.98 342	1.53 566	1.49 519	0.74 295	1.00 505	1.63 449	0.89 496	0.28 513	0.17 395	0.22 346	0.17 268	0.29 484	0.20 352

ICVP	0.63 336	0.33 416	0.57 213	0.61 468	0.40 403	0.80 403	0.58 464	1.61 465	0.89 302	0.90 304	1.24 423	0.88 353	0.73 370	0.72 172	0.88 493	0.29 524	0.21 482	0.22 346	0.21 400	0.24 414	0.27 476
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.47 219	0.26 225	0.64 252	0.50 274	0.29 203	0.53 214	0.33 165	1.05 291	0.77 263	0.84 292	1.00 307	0.55 217	0.37 126	0.81 213	0.40 255	0.17 180	0.12 100	0.22 346	0.20 354	0.19 252	0.15 174

sAnonymous2	0.55 286	0.56 565	1.46 575	0.60 453	0.51 488	0.48 143	0.52 409	0.79 158	0.68 232	0.50 194	0.67 213	0.46 159	0.62 328	0.59 115	0.40 255	0.22 386	0.17 395	0.22 346	0.21 400	0.86 639	0.56 614

CroCo_RVC	0.55 286	0.56 565	1.46 575	0.60 453	0.51 488	0.48 143	0.52 409	0.79 158	0.68 232	0.50 194	0.67 213	0.46 159	0.62 328	0.59 115	0.40 255	0.22 386	0.17 395	0.22 346	0.21 400	0.86 639	0.56 614

test_xeample	1.45 592	0.28 285	0.65 259	0.51 306	0.28 179	0.94 456	0.59 473	2.14 608	1.29 519	1.24 460	1.51 524	0.88 353	0.86 436	1.46 415	15.10 693	0.22 386	0.20 458	0.22 346	0.20 354	0.22 371	0.22 394

SFCPSM	0.70 386	0.28 285	1.02 485	0.51 306	0.38 381	1.37 549	0.66 499	2.00 581	1.03 366	1.17 425	1.21 414	0.82 324	0.78 394	1.03 292	0.53 365	0.21 355	0.17 395	0.22 346	0.24 466	0.21 344	0.19 318

cf-r	0.73 413	0.30 342	0.77 366	0.55 388	0.63 551	0.78 388	0.48 377	1.79 522	1.15 440	1.13 397	1.26 434	1.43 519	0.87 441	1.40 405	0.85 489	0.25 460	0.18 420	0.22 346	0.23 452	0.19 252	0.19 318

GANet-RSSM	0.72 395	0.28 285	0.63 245	0.64 498	0.58 530	0.80 403	0.58 464	1.89 551	1.08 392	1.04 354	1.25 427	1.15 457	1.04 518	1.49 421	0.62 405	0.25 460	0.19 438	0.22 346	0.22 429	0.22 371	0.21 374

SuperB	2.53 654	0.59 575	18.45 690	0.69 547	0.50 476	1.87 608	0.88 565	1.67 481	2.39 646	1.50 561	1.42 493	1.14 456	1.15 544	4.28 596	5.07 661	0.24 432	0.19 438	0.22 346	0.19 317	7.86 701	0.34 536

DISCO	1.03 533	0.34 441	1.11 515	0.69 547	0.45 447	2.07 621	0.84 552	2.13 604	1.50 590	1.15 406	1.33 463	2.40 631	1.07 529	2.60 552	1.51 596	0.23 413	0.18 420	0.22 346	0.20 354	0.31 503	0.27 476

MyStereo06	0.61 325	0.28 285	0.95 456	0.56 404	0.46 459	0.61 278	0.73 520	1.78 516	0.67 226	1.03 351	1.12 371	1.13 454	0.56 284	0.78 199	0.41 265	0.17 180	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.22 371	0.20 352

MyStereo05	0.66 365	0.28 285	1.07 503	0.56 404	0.46 459	0.61 278	0.73 520	1.34 389	1.41 577	1.15 406	0.91 280	0.77 304	0.80 404	1.41 407	0.63 410	0.17 180	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.22 371	0.20 352

MIF-Stereo (partial)	0.45 203	0.25 197	0.70 298	0.50 274	0.52 500	0.35 47	0.26 87	0.91 219	0.59 193	0.45 156	0.71 229	0.51 192	0.51 247	1.11 319	0.45 304	0.20 320	0.16 363	0.23 387	0.20 354	0.24 414	0.18 274

4D-IteraStereo	0.48 225	0.24 163	0.76 358	0.50 274	0.44 440	0.66 320	0.31 136	0.87 199	1.02 362	1.03 351	0.72 233	0.78 308	0.32 84	0.64 138	0.37 224	0.17 180	0.11 38	0.23 387	0.19 317	0.19 252	0.13 71

anonymousa	0.72 395	0.27 258	0.75 348	0.47 207	0.63 551	1.43 563	0.45 348	1.24 371	0.89 302	1.28 474	1.75 577	1.62 557	1.13 542	0.69 160	0.59 390	0.19 278	0.16 363	0.23 387	0.25 480	0.20 299	0.18 274

DisPM	0.66 365	0.28 285	0.72 315	0.61 468	0.35 324	0.62 287	0.45 348	1.02 272	0.99 349	1.56 576	1.10 358	0.80 314	0.59 308	2.37 536	0.41 265	0.23 413	0.14 261	0.23 387	0.21 400	0.20 299	0.25 441

test_5	0.65 356	0.30 342	0.75 348	0.67 530	0.50 476	0.92 450	0.52 409	1.39 401	1.12 413	0.76 264	1.11 364	1.00 404	0.90 453	1.53 430	0.45 304	0.18 230	0.13 201	0.23 387	0.22 429	0.21 344	0.19 318

GLC_STEREO	0.39 143	0.25 197	0.41 59	0.54 363	0.23 54	0.48 143	0.30 124	0.73 132	0.58 184	0.52 205	0.73 235	0.51 192	0.31 74	0.64 138	0.42 276	0.17 180	0.20 458	0.23 387	0.19 317	0.21 344	0.17 247

TRStereo	0.60 318	0.60 583	0.97 464	0.74 577	0.67 564	0.46 120	0.38 237	1.85 539	0.89 302	0.79 275	0.80 260	0.88 353	0.39 135	1.10 316	0.41 265	0.23 413	0.15 324	0.23 387	0.24 466	0.17 158	0.15 174

HHNet	0.62 329	0.26 225	0.63 245	0.43 123	0.45 447	0.50 176	0.58 464	1.07 306	1.01 358	1.25 465	2.23 617	0.70 288	0.61 322	1.07 307	0.47 325	0.20 320	0.13 201	0.23 387	0.19 317	0.19 252	0.30 508

IIG-Stereo	0.96 504	0.31 377	0.72 315	0.88 624	0.33 299	0.61 278	0.26 87	1.19 353	1.03 366	1.69 596	1.37 479	1.46 529	0.75 375	6.96 657	0.51 351	0.19 278	0.14 261	0.23 387	0.18 292	0.20 299	0.14 129

FTStereo	0.91 494	0.26 225	0.56 200	0.54 363	0.33 299	0.66 320	1.87 659	1.00 263	0.75 250	1.75 601	4.15 657	1.04 422	1.65 611	1.57 438	0.46 318	0.19 278	0.16 363	0.23 387	0.21 400	0.18 201	0.63 627

SST-Stereo	0.83 467	0.28 285	0.72 315	0.59 441	0.31 255	0.72 352	0.26 87	1.09 313	0.86 290	1.47 552	1.10 358	1.00 404	0.87 441	5.73 631	0.45 304	0.22 386	0.13 201	0.23 387	0.19 317	0.23 399	0.18 274

RAFT_R40	0.83 467	0.28 285	0.73 327	0.59 441	0.31 255	0.69 338	0.44 328	1.10 316	0.95 325	1.47 552	1.10 358	1.00 404	0.85 428	5.53 625	0.46 318	0.22 386	0.13 201	0.23 387	0.20 354	0.23 399	0.18 274

CRE-IMP	0.55 286	0.30 342	0.74 344	0.52 327	0.29 203	0.79 394	0.25 73	1.04 283	0.72 244	1.09 366	0.95 288	0.81 319	0.57 296	1.10 316	0.50 346	0.21 355	0.14 261	0.23 387	0.19 317	0.28 473	0.22 394

GEStereo_RVC	0.90 491	0.37 478	0.99 468	0.64 498	0.50 476	0.95 460	0.79 537	2.42 646	1.17 453	1.16 416	1.11 364	1.26 484	0.92 459	3.24 575	0.90 499	0.29 524	0.19 438	0.23 387	0.20 354	0.27 454	0.29 495

sCroCo_RVC	0.49 234	0.40 497	1.02 485	0.65 512	0.60 541	0.52 203	0.40 269	0.83 187	0.61 196	0.44 148	0.74 240	0.49 182	0.50 238	0.63 137	0.48 330	0.26 483	0.27 549	0.23 387	0.22 429	0.29 484	0.25 441

MMNet	0.84 472	0.32 393	1.09 510	0.60 453	0.59 538	1.85 606	0.49 389	1.51 436	1.27 509	1.37 525	1.15 389	1.26 484	1.18 551	1.67 457	1.22 550	0.19 278	0.18 420	0.23 387	0.22 429	0.25 427	0.21 374

FENet	0.60 318	0.28 285	0.63 245	0.54 363	0.33 299	0.83 420	0.38 237	1.27 376	1.07 386	1.00 337	0.86 268	0.99 403	0.85 428	0.96 264	0.68 430	0.22 386	0.15 324	0.23 387	0.20 354	0.22 371	0.23 414

GwcNet-RSSM	0.77 435	0.32 393	1.01 478	0.62 479	0.54 507	0.78 388	0.51 398	1.73 493	1.20 474	1.09 366	1.37 479	1.46 529	0.85 428	1.53 430	1.09 531	0.25 460	0.18 420	0.23 387	0.24 466	0.20 299	0.19 318

DFGA-Net	0.72 395	0.40 497	1.40 558	0.52 327	0.45 447	0.83 420	0.44 328	1.28 380	1.08 392	0.99 332	1.19 407	0.70 288	0.55 277	2.14 514	1.16 543	0.18 230	0.16 363	0.24 407	0.23 452	0.27 454	0.25 441

rvit_stereo_0083	0.47 219	0.33 416	0.81 386	0.56 404	0.36 339	0.50 176	0.44 328	0.68 111	0.95 325	0.49 185	0.57 178	0.55 217	0.49 229	0.88 239	0.46 318	0.25 460	0.25 535	0.24 407	0.20 354	0.24 414	0.17 247

DispNO	0.93 499	0.30 342	1.34 555	0.55 388	0.55 513	0.89 436	0.49 389	1.48 424	1.21 480	1.17 425	1.27 437	1.19 463	0.90 453	5.23 615	0.74 447	0.22 386	0.17 395	0.24 407	0.21 400	0.19 252	0.20 352

MyStereo07	0.48 225	0.29 320	0.50 134	0.55 388	0.45 447	0.59 265	0.79 537	1.05 291	0.51 154	0.48 177	0.53 156	0.43 141	0.55 277	1.30 367	0.34 189	0.17 180	0.16 363	0.24 407	0.20 354	0.23 399	0.20 352

MyStereo04	0.67 376	0.29 320	1.07 503	0.55 388	0.45 447	0.59 265	0.79 537	1.50 430	1.40 571	0.91 308	0.91 280	0.74 295	0.86 436	1.52 426	0.62 405	0.17 180	0.16 363	0.24 407	0.20 354	0.23 399	0.20 352

xx1	0.67 376	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	0.93 231	3.05 663	0.58 225	0.79 255	0.95 387	0.77 386	1.46 415	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.24 407	0.23 452	0.22 371	0.21 374

tt1	0.62 329	0.32 393	0.51 144	0.54 363	0.26 122	1.16 515	0.48 377	0.95 242	2.47 649	0.57 223	0.77 247	0.49 182	0.81 408	1.55 434	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.24 407	0.15 193	0.19 252	0.20 352

plain	0.46 211	0.27 258	1.01 478	0.50 274	0.40 403	0.35 47	0.37 229	0.87 199	0.56 178	0.43 142	0.76 244	0.42 137	0.40 141	1.13 326	0.45 304	0.21 355	0.15 324	0.24 407	0.19 317	0.24 414	0.16 215

ToySt	0.66 365	0.33 416	1.23 533	0.51 306	0.33 299	0.86 433	0.68 507	1.10 316	0.97 337	0.84 292	1.08 347	1.25 480	0.94 473	1.01 288	0.74 447	0.19 278	0.19 438	0.24 407	0.24 466	0.27 454	0.23 414

riskmin	0.56 295	0.27 258	0.60 230	0.43 123	0.31 255	0.83 420	0.42 291	1.14 331	1.04 371	0.73 263	0.75 242	1.11 448	1.01 507	0.81 213	0.51 351	0.20 320	0.14 261	0.24 407	0.15 193	0.24 414	0.25 441

qqq	0.57 303	0.34 441	0.71 309	0.47 207	0.27 152	0.64 295	0.62 485	1.42 406	0.78 267	0.80 278	0.92 282	0.95 387	0.77 386	0.88 239	0.59 390	0.21 355	0.20 458	0.24 407	0.23 452	0.22 371	0.21 374

Wz-Net-LNSev	1.03 533	0.67 595	2.71 643	0.64 498	0.84 614	1.75 591	1.00 594	1.80 525	1.32 533	1.28 474	1.25 427	1.65 568	1.22 561	1.39 399	1.40 576	0.28 513	0.26 541	0.24 407	0.23 452	0.33 521	0.32 525

AASNet	0.76 433	0.35 461	0.91 440	0.79 591	0.81 610	1.14 507	0.56 449	2.02 589	1.08 392	1.22 447	1.24 423	0.93 375	0.76 383	0.77 192	1.16 543	0.27 499	0.23 517	0.24 407	0.20 354	0.28 473	0.24 429

GMOStereo	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 540	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

error version	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 540	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

test-v	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 540	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

Patchmatch Stereo++	0.55 286	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.29 114	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.37 390	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.94 501	0.33 416	0.72 315	0.90 629	0.31 255	0.49 160	0.36 204	1.16 335	1.06 381	1.58 582	1.12 371	1.46 529	0.69 355	6.94 655	0.49 339	0.19 278	0.14 261	0.24 407	0.18 292	0.20 299	0.14 129

NF-Stereo	0.80 450	0.30 342	0.75 348	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.02 320	0.82 324	0.57 296	5.40 623	0.48 330	0.23 413	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

OCTAStereo	0.80 450	0.30 342	0.75 348	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.01 312	0.82 324	0.57 296	5.35 617	0.48 330	0.24 432	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

PSM-adaLoss	0.54 270	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.41 286	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.82 324	0.61 322	1.06 303	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

ROB_FTStereo_v2	0.54 270	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.64 295	0.42 291	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.12 323	0.46 318	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

ROB_FTStereo	0.54 270	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.64 295	0.25 73	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.95 288	0.82 324	0.61 322	1.15 329	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

HUI-Stereo	0.52 243	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.30 124	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	0.79 204	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

PFNet	0.91 494	0.26 225	1.10 513	0.63 489	0.32 277	0.64 295	0.56 449	1.17 337	0.99 349	1.47 552	1.08 347	0.98 397	0.69 355	6.62 647	0.54 371	0.20 320	0.12 100	0.24 407	0.19 317	0.20 299	0.17 247

RE-Stereo	0.80 450	0.30 342	0.75 348	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.01 312	0.81 319	0.57 296	5.37 620	0.48 330	0.24 432	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

Pruner-Stereo	0.62 329	0.29 320	0.70 298	0.61 468	0.31 255	0.63 291	0.43 314	1.17 337	0.99 349	1.53 566	1.08 347	0.95 387	0.55 277	1.35 383	0.51 351	0.23 413	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.21 344	0.23 414

TVStereo	0.80 450	0.30 342	0.75 348	0.60 453	0.31 255	0.64 295	0.44 328	1.21 357	0.90 306	1.29 481	1.01 312	0.81 319	0.57 296	5.37 620	0.48 330	0.24 432	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.20 299	0.30 508

iGMRVC	0.56 295	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.38 237	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.52 426	0.46 318	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

iRAFT	0.55 286	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.65 311	0.29 114	1.05 291	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.60 312	1.37 390	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

test-2	0.53 255	0.26 225	0.65 259	0.50 274	0.29 203	0.52 203	0.43 314	0.89 209	0.96 330	1.41 540	1.14 380	0.85 341	0.56 284	0.59 115	0.38 236	0.16 122	0.14 261	0.24 407	0.21 400	0.20 299	0.15 174

RAFT-IKP	0.54 270	0.30 342	0.73 327	0.50 274	0.27 152	0.59 265	0.36 204	1.04 283	0.64 207	1.12 382	0.96 291	0.83 331	0.61 322	1.22 345	0.45 304	0.22 386	0.14 261	0.24 407	0.20 354	0.26 440	0.18 274

rafts_anoy	0.52 243	0.29 320	0.59 227	0.59 441	0.50 476	0.53 214	0.40 269	1.11 322	1.03 366	0.84 292	0.83 262	0.68 278	0.54 269	0.72 172	0.51 351	0.19 278	0.14 261	0.24 407	0.26 498	0.21 344	0.18 274

TestStereo	0.64 348	0.39 490	0.71 309	0.51 306	0.27 152	0.56 246	0.42 291	1.03 277	0.91 311	0.80 278	1.00 307	0.68 278	0.52 254	3.25 576	0.45 304	0.22 386	0.15 324	0.24 407	0.18 292	0.27 454	0.16 215

delet	0.85 476	0.32 393	0.95 456	0.65 512	0.66 560	1.64 583	0.84 552	1.75 501	1.35 549	1.32 504	1.30 448	1.30 495	0.88 446	1.68 462	1.10 534	0.21 355	0.21 482	0.24 407	0.24 466	0.21 344	0.21 374

UPFNet	0.80 450	0.32 393	0.90 437	0.59 441	0.74 585	1.26 533	0.80 543	1.52 438	1.10 407	1.30 490	1.12 371	1.30 495	0.84 425	1.67 457	1.09 531	0.24 432	0.24 526	0.24 407	0.23 452	0.25 427	0.18 274

ac_64	0.82 461	0.29 320	0.81 386	0.71 561	0.60 541	1.05 489	0.54 423	1.99 580	0.92 317	1.18 430	1.06 338	1.99 610	1.08 530	1.94 496	0.97 514	0.27 499	0.22 504	0.24 407	0.23 452	0.22 371	0.19 318

HGLStereo	0.85 476	0.38 485	0.94 452	0.80 594	1.03 636	1.17 517	0.58 464	1.52 438	1.20 474	1.19 434	1.62 553	1.13 454	1.20 557	1.80 481	1.06 525	0.24 432	0.24 526	0.24 407	0.21 400	0.23 399	0.27 476

BEATNet_4x	0.73 413	0.49 535	1.17 527	0.53 346	0.26 122	1.03 486	0.55 441	1.82 529	1.06 381	1.21 442	1.22 417	0.96 393	0.91 456	1.01 288	1.06 525	0.21 355	0.14 261	0.24 407	0.19 317	0.37 539	0.21 374

test_sample3	0.68 380	0.32 393	0.88 427	0.52 327	0.30 227	0.97 470	0.52 409	1.86 542	1.15 440	1.08 360	1.11 364	0.88 353	0.71 365	1.17 337	0.68 430	0.25 460	0.20 458	0.25 446	0.25 480	0.25 427	0.25 441

ACVNet-DCA	0.56 295	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	1.42 406	0.78 267	0.58 225	0.79 255	0.48 173	0.88 446	1.46 415	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.25 446	0.15 193	0.22 371	0.21 374

1test111	0.54 270	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	1.42 406	0.78 267	0.58 225	0.79 255	0.48 173	0.88 446	0.88 239	0.59 390	0.20 320	0.12 100	0.25 446	0.15 193	0.22 371	0.21 374

cc1	0.64 348	0.31 377	0.50 134	0.54 363	0.26 122	1.18 518	0.51 398	0.93 231	3.05 663	0.58 225	0.79 255	0.48 173	0.88 446	1.46 415	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.25 446	0.15 193	0.19 252	0.19 318

BUS	0.74 418	0.32 393	0.68 280	0.54 363	0.44 440	2.34 634	0.42 291	2.16 613	0.98 342	1.20 438	1.11 364	1.03 418	0.62 328	0.91 247	0.70 434	0.24 432	0.17 395	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.22 394

BSDual-CNN	0.71 393	0.32 393	0.68 280	0.54 363	0.44 440	1.27 534	0.65 494	2.16 613	0.98 342	1.20 438	1.11 364	1.12 449	0.74 372	0.91 247	0.66 421	0.24 432	0.17 395	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.22 394

hknet	0.77 435	0.32 393	0.95 456	0.54 363	0.38 381	1.27 534	0.65 494	2.16 613	1.07 386	1.20 438	1.11 364	1.59 553	0.81 408	1.37 390	0.66 421	0.22 386	0.17 395	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.22 394

Sa-1000	0.72 395	0.29 320	0.76 358	0.59 441	0.30 227	0.73 357	0.37 229	1.62 469	1.33 537	1.28 474	2.04 608	0.86 345	0.75 375	1.84 484	0.38 236	0.19 278	0.14 261	0.25 446	0.23 452	0.20 299	0.16 215

SA	0.66 365	0.30 342	0.82 390	0.61 468	0.30 227	0.58 254	0.38 237	1.44 413	1.30 525	0.96 320	1.36 477	0.66 272	0.95 478	1.85 487	0.42 276	0.19 278	0.15 324	0.25 446	0.23 452	0.21 344	0.17 247

psmg	0.72 395	0.32 393	0.68 280	0.50 274	0.44 440	1.48 567	0.75 525	1.94 568	0.98 342	1.21 442	1.33 463	1.12 449	0.74 372	0.91 247	0.66 421	0.24 432	0.19 438	0.25 446	0.25 480	0.23 399	0.22 394

DAS	0.84 472	0.34 441	1.03 489	0.64 498	0.69 572	0.77 383	0.63 490	1.54 447	1.20 474	1.79 607	1.55 533	0.95 387	1.04 518	2.83 560	0.60 398	0.21 355	0.16 363	0.25 446	0.18 292	0.27 454	0.22 394

SepStereo	0.82 461	0.34 441	1.03 489	0.64 498	0.69 572	0.77 383	0.63 490	1.54 447	1.20 474	1.79 607	1.55 533	0.95 387	1.04 518	2.30 531	0.60 398	0.21 355	0.16 363	0.25 446	0.18 292	0.27 454	0.22 394

PSM-softLoss	0.78 443	0.31 377	0.77 366	0.58 428	0.32 277	0.56 246	0.40 269	1.18 342	0.70 238	1.24 460	1.07 342	0.83 331	0.52 254	5.36 618	0.53 365	0.24 432	0.15 324	0.25 446	0.22 429	0.20 299	0.25 441

KMStereo	0.78 443	0.31 377	0.77 366	0.58 428	0.32 277	0.56 246	0.40 269	1.18 342	0.70 238	1.24 460	1.07 342	0.83 331	0.52 254	5.36 618	0.53 365	0.24 432	0.15 324	0.25 446	0.22 429	0.20 299	0.25 441

IRAFT_RVC	0.88 486	0.28 285	0.76 358	0.63 489	0.31 255	0.65 311	1.02 597	1.22 365	0.94 323	1.22 447	1.04 333	1.01 411	0.98 495	5.82 633	0.53 365	0.22 386	0.12 100	0.25 446	0.20 354	0.20 299	0.19 318

GMM-Stereo	0.74 418	0.25 197	0.59 227	0.54 363	0.34 320	0.72 352	0.99 592	1.01 270	0.87 295	1.36 522	1.78 580	1.12 449	0.81 408	2.09 510	0.46 318	0.18 230	0.12 100	0.25 446	0.25 480	0.20 299	0.85 645

UNet	0.83 467	0.34 441	1.31 546	0.58 428	0.74 585	1.58 577	0.49 389	1.41 404	1.04 371	1.21 442	1.08 347	1.54 545	1.12 538	1.65 452	1.09 531	0.23 413	0.17 395	0.25 446	0.20 354	0.25 427	0.22 394

DSFCA	0.93 499	0.34 441	1.06 498	0.52 327	0.65 556	1.55 574	0.93 579	1.49 426	1.19 469	1.56 576	1.15 389	1.50 538	0.96 485	3.07 569	1.02 521	0.30 529	0.26 541	0.25 446	0.25 480	0.28 473	0.24 429

DN-CSS_ROB	0.64 348	0.32 393	1.05 494	0.55 388	0.40 403	0.54 224	0.45 348	1.21 357	0.93 319	1.03 351	1.47 512	0.69 284	0.63 334	1.76 477	0.49 339	0.18 230	0.14 261	0.25 446	0.22 429	0.22 371	0.20 352

MSAF-DinoV2	1.97 633	0.80 616	10.38 680	0.86 616	0.48 465	1.39 554	0.97 587	2.55 653	1.72 613	1.53 566	1.65 560	3.59 657	2.20 649	5.39 622	3.94 655	0.27 499	0.17 395	0.26 465	0.28 531	0.47 588	0.46 587

G2L-Stereo	0.80 450	0.32 393	0.95 456	0.60 453	0.42 419	0.78 388	0.69 511	1.50 430	1.09 400	1.33 513	1.14 380	1.45 526	0.72 368	2.45 541	1.10 534	0.25 460	0.20 458	0.26 465	0.21 400	0.20 299	0.26 465

AIO-test2	0.57 303	0.28 285	0.63 245	0.61 468	0.58 530	0.79 394	0.51 398	1.18 342	1.40 571	0.63 242	1.15 389	0.51 192	0.43 162	1.09 313	0.35 200	0.21 355	0.17 395	0.26 465	0.30 552	0.20 299	0.19 318

DDVS	0.78 443	0.41 504	0.94 452	0.60 453	0.43 431	1.30 539	0.43 314	1.40 403	0.91 311	1.20 438	1.15 389	1.43 519	0.64 338	2.18 520	0.89 496	0.28 513	0.22 504	0.26 465	0.23 452	0.31 503	0.33 531

test_sample4	0.69 382	0.33 416	0.91 440	0.51 306	0.30 227	0.92 450	0.52 409	1.87 545	1.15 440	1.14 400	1.18 400	0.87 349	0.75 375	1.18 339	0.68 430	0.25 460	0.20 458	0.26 465	0.26 498	0.26 440	0.25 441

CAS++	0.47 219	0.31 377	0.56 200	0.47 207	0.32 277	0.42 89	0.28 104	1.76 508	0.72 244	0.71 257	0.72 233	0.37 108	0.28 52	0.69 160	0.33 174	0.27 499	0.22 504	0.26 465	0.21 400	0.29 484	0.19 318
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CASS	0.65 356	0.34 441	0.72 315	0.56 404	0.27 152	0.78 388	0.42 291	1.59 458	0.86 290	1.30 490	1.25 427	0.87 349	0.84 425	0.84 224	0.54 371	0.35 569	0.19 438	0.26 465	0.21 400	0.28 473	0.42 571
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.51 241	0.29 320	0.47 110	0.43 123	0.30 227	0.55 237	0.55 441	1.02 272	0.77 263	0.98 329	0.85 266	0.94 378	0.56 284	0.85 230	0.45 304	0.20 320	0.14 261	0.26 465	0.14 167	0.23 399	0.23 414

dd	0.59 315	0.48 532	0.97 464	0.55 388	0.32 277	0.64 295	0.47 364	1.02 272	1.34 540	0.78 272	0.86 268	0.58 239	0.54 269	1.01 288	0.86 491	0.28 513	0.18 420	0.26 465	0.19 317	0.32 512	0.24 429

RAFT-RH_RVC	1.03 533	0.24 163	0.67 276	0.49 262	0.28 179	0.81 412	0.33 165	0.83 187	1.08 392	2.05 628	4.65 664	1.04 422	0.57 296	5.98 638	0.50 346	0.18 230	0.13 201	0.26 465	0.20 354	0.16 115	0.17 247

Anonymous3	0.61 325	0.44 514	1.11 515	0.59 441	0.49 469	0.93 455	0.65 494	0.93 231	0.81 275	0.72 262	0.88 275	0.65 268	0.69 355	1.06 303	0.53 365	0.35 569	0.30 572	0.26 465	0.26 498	0.31 503	0.27 476

ADLNet	0.85 476	0.36 471	0.89 433	0.85 614	0.72 577	1.24 530	0.76 528	1.82 529	1.36 553	1.52 564	1.35 476	1.27 488	0.99 503	1.23 347	1.15 542	0.27 499	0.20 458	0.26 465	0.25 480	0.28 473	0.30 508

aanetorigin	1.23 567	0.79 614	2.78 645	0.70 553	0.79 603	0.99 476	1.06 603	1.06 304	1.37 557	3.52 669	2.61 634	1.72 576	1.63 609	1.99 500	1.78 607	0.25 460	0.24 526	0.26 465	0.25 480	0.38 548	0.45 583

EDNetEfficient	2.37 648	1.10 637	8.08 673	0.74 577	0.71 575	0.98 475	1.56 642	1.46 420	4.06 674	4.90 683	2.82 639	2.25 622	3.48 671	2.95 564	9.97 681	0.26 483	0.24 526	0.26 465	0.30 552	0.68 630	0.61 625

MSMDNet	0.66 365	0.32 393	0.87 418	0.49 262	0.37 359	0.79 394	0.40 269	1.43 412	1.31 529	1.15 406	1.31 454	1.24 476	0.63 334	0.88 239	0.57 383	0.21 355	0.16 363	0.26 465	0.19 317	0.39 552	0.24 429

DLCB_ROB	0.86 481	0.40 497	0.78 376	0.68 543	0.54 507	1.11 502	0.84 552	1.49 426	1.23 489	1.64 592	1.65 560	1.70 574	0.91 456	1.70 464	1.05 523	0.25 460	0.24 526	0.26 465	0.27 510	0.27 454	0.24 429

zh-mn7	1.70 616	1.21 647	8.30 675	0.69 547	0.53 503	1.45 565	0.84 552	1.70 489	2.09 639	2.41 644	2.67 636	1.68 571	1.23 563	4.49 598	2.87 638	0.30 529	0.26 541	0.27 481	0.27 510	0.31 503	0.35 541

z-mn7	1.56 601	0.84 617	4.36 657	0.71 561	0.51 488	2.60 643	1.04 599	1.73 493	2.70 658	1.53 566	2.99 642	1.94 604	1.34 581	4.78 606	2.41 630	0.29 524	0.24 526	0.27 481	0.24 466	0.34 525	0.31 518

test_sample6	0.71 393	0.34 441	0.87 418	0.52 327	0.30 227	0.82 414	0.58 464	1.79 522	1.15 440	1.14 400	1.33 463	0.91 365	0.79 398	1.31 369	0.74 447	0.27 499	0.21 482	0.27 481	0.29 543	0.28 473	0.27 476

test_sample5	0.69 382	0.34 441	0.87 418	0.52 327	0.30 227	0.84 429	0.54 423	1.83 534	1.14 428	1.11 380	1.25 427	0.88 353	0.78 394	1.23 347	0.65 415	0.26 483	0.20 458	0.27 481	0.27 510	0.27 454	0.26 465

DualNet	0.70 386	0.34 441	0.87 418	0.52 327	0.30 227	0.84 429	0.54 423	1.83 534	1.14 428	1.14 400	1.33 463	0.88 353	0.78 394	1.23 347	0.65 415	0.26 483	0.20 458	0.27 481	0.27 510	0.27 454	0.26 465

CASnet	0.41 167	0.25 197	0.48 115	0.50 274	0.20 16	0.50 176	0.36 204	0.81 174	0.80 272	0.83 289	0.68 216	0.48 173	0.31 74	0.54 95	0.32 156	0.18 230	0.12 100	0.27 481	0.22 429	0.23 399	0.14 129
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.66 365	0.32 393	0.88 427	0.49 262	0.37 359	0.78 388	0.40 269	1.42 406	1.31 529	1.16 416	1.31 454	1.25 480	0.62 328	0.89 244	0.57 383	0.20 320	0.16 363	0.27 481	0.19 317	0.40 556	0.25 441

LL-Strereo	1.33 578	0.39 490	1.38 557	0.61 468	0.61 544	0.75 368	0.66 499	1.63 471	1.17 453	1.56 576	1.60 547	2.03 615	2.12 645	9.72 689	0.97 514	0.21 355	0.18 420	0.27 481	0.23 452	0.22 371	0.25 441

RAFT	0.64 348	0.30 342	0.73 327	0.59 441	0.33 299	0.68 332	0.58 464	1.04 283	0.76 259	1.08 360	1.19 407	1.65 568	0.93 468	1.06 303	0.56 380	0.21 355	0.18 420	0.27 481	0.24 466	0.22 371	0.17 247

PSMNet-RSSM	0.72 395	0.30 342	0.61 235	0.63 489	0.42 419	0.73 357	0.56 449	1.92 561	1.10 407	1.09 366	1.37 479	1.22 469	0.98 495	1.28 361	0.72 443	0.27 499	0.19 438	0.27 481	0.29 543	0.24 414	0.24 429

DMCA	0.67 376	0.34 441	0.90 437	0.51 306	0.44 440	0.86 433	0.47 364	1.42 406	1.02 362	1.17 425	1.12 371	1.23 474	0.75 375	0.78 199	0.95 509	0.25 460	0.19 438	0.27 481	0.19 317	0.24 414	0.27 476

RTSC	1.29 572	0.73 606	2.44 634	0.83 608	0.57 521	1.85 606	0.65 494	1.88 548	2.00 634	2.20 633	1.66 563	1.60 555	1.26 569	2.33 533	3.92 654	0.32 543	0.23 517	0.27 481	0.29 543	0.37 539	0.37 552

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 447	0.43 511	1.05 494	0.64 498	0.58 530	0.95 460	0.53 417	1.53 444	1.18 460	1.37 525	1.15 389	1.43 519	0.88 446	1.61 446	0.84 486	0.25 460	0.22 504	0.27 481	0.27 510	0.29 484	0.29 495
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.74 418	0.48 532	0.87 418	0.57 422	0.44 440	0.79 394	0.54 423	1.73 493	0.96 330	1.38 531	1.27 437	1.24 476	0.73 370	1.43 408	0.73 446	0.34 562	0.28 556	0.27 481	0.26 498	0.31 503	0.31 518

StereoDRNet-Refined	0.80 450	0.41 504	0.88 427	0.62 479	0.42 419	1.33 544	0.48 377	1.52 438	1.17 453	1.45 549	1.44 502	1.44 524	0.90 453	1.26 356	1.24 552	0.20 320	0.16 363	0.27 481	0.24 466	0.25 427	0.28 488
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FlowAnything_test	0.39 143	0.26 225	0.61 235	0.59 441	0.33 299	0.62 287	0.36 204	0.62 68	0.40 91	0.45 156	0.36 58	0.45 155	0.37 126	0.53 92	0.48 330	0.24 432	0.18 420	0.28 496	0.33 578	0.21 344	0.19 318

rvit_0105_6	0.53 255	0.37 478	0.98 467	0.65 512	0.38 381	0.51 196	0.51 398	0.77 148	1.20 474	0.54 212	0.55 169	0.65 268	0.53 262	0.94 260	0.44 289	0.32 543	0.32 586	0.28 496	0.24 466	0.28 473	0.21 374

ITSA-stereo	0.82 461	0.36 471	0.82 390	0.54 363	0.31 255	0.80 403	0.47 364	2.17 619	1.67 607	1.13 397	1.13 376	0.94 378	0.86 436	2.46 544	1.00 519	0.26 483	0.23 517	0.28 496	0.27 510	0.28 473	0.36 547

fast-acv-ft	0.94 501	0.44 514	1.40 558	0.58 428	0.51 488	1.77 596	0.69 511	1.36 393	1.42 580	1.29 481	1.86 590	1.74 579	1.25 567	1.52 426	1.38 572	0.26 483	0.28 556	0.28 496	0.28 531	0.27 454	0.26 465

Wz-Net-MNSev	1.11 550	0.58 572	2.23 629	0.66 518	0.71 575	1.95 614	1.46 635	1.98 577	1.45 584	1.79 607	1.43 497	1.49 537	1.33 580	1.97 499	1.42 584	0.27 499	0.23 517	0.28 496	0.28 531	0.34 525	0.31 518

AACVNet	0.86 481	0.35 461	0.79 379	0.82 605	0.39 392	0.76 376	0.49 389	1.61 465	0.81 275	1.08 360	1.33 463	1.30 495	0.93 468	4.34 597	0.74 447	0.25 460	0.21 482	0.28 496	0.22 429	0.29 484	0.25 441

PFNet+	0.59 315	0.28 285	0.77 366	0.53 346	0.30 227	0.59 265	0.31 136	0.92 222	1.14 428	1.33 513	1.10 358	0.79 312	0.57 296	1.31 369	0.49 339	0.25 460	0.17 395	0.28 496	0.26 498	0.21 344	0.25 441

HCRNet	0.70 386	0.39 490	0.73 327	0.60 453	0.59 538	0.76 376	0.35 189	1.22 365	1.13 425	1.02 347	0.99 303	1.02 413	0.76 383	2.19 522	0.70 434	0.28 513	0.19 438	0.28 496	0.23 452	0.25 427	0.23 414

ARAFT	0.77 435	0.36 471	1.49 582	0.51 306	0.31 255	0.90 439	0.82 548	1.90 554	1.06 381	1.62 588	1.24 423	1.02 413	0.64 338	1.84 484	0.50 346	0.18 230	0.14 261	0.28 496	0.27 510	0.17 158	0.16 215

CFNet	0.96 504	0.36 471	1.01 478	0.62 479	0.42 419	0.99 476	0.47 364	1.90 554	1.32 533	0.99 332	1.39 488	1.10 444	0.86 436	5.58 628	0.79 469	0.23 413	0.17 395	0.28 496	0.27 510	0.26 440	0.21 374

NaN_ROB	1.13 555	0.55 561	1.15 524	0.64 498	0.48 465	1.61 579	2.03 667	1.72 492	1.48 587	2.09 630	1.27 437	1.40 514	1.08 530	3.94 589	1.30 561	0.28 513	0.34 593	0.28 496	0.28 531	0.30 494	0.33 531

MultiAttention	4.51 675	0.33 416	0.82 390	0.73 573	0.45 447	30.98 710	4.50 692	2.18 621	1.40 571	1.61 584	2.41 626	2.43 633	0.70 360	38.42 715	1.36 570	0.22 386	0.15 324	0.29 507	0.30 552	0.47 588	0.43 578

w-ln-seven-2	1.18 565	0.61 585	4.25 654	0.68 543	0.61 544	1.20 524	0.93 579	1.63 471	1.35 549	1.66 593	1.53 526	1.47 534	1.37 584	3.00 568	1.74 605	0.25 460	0.24 526	0.29 507	0.26 498	0.33 521	0.28 488

rvit_0105_4	0.56 295	0.38 485	1.06 498	0.66 518	0.38 381	0.53 214	0.53 417	0.84 193	1.17 453	0.56 221	0.61 186	0.72 292	0.59 308	0.98 275	0.45 304	0.32 543	0.33 591	0.29 507	0.25 480	0.29 484	0.23 414

DCVSM-stereo	0.72 395	0.35 461	0.76 358	0.55 388	0.42 419	0.73 357	0.38 237	1.21 357	1.02 362	1.79 607	1.04 333	1.62 557	1.03 516	1.04 298	0.79 469	0.24 432	0.27 549	0.29 507	0.24 466	0.30 494	0.36 547

mmm	0.63 336	0.35 461	0.72 315	0.51 306	0.30 227	0.86 433	0.54 423	1.59 458	0.86 290	1.07 359	1.38 484	0.79 312	0.75 375	0.91 247	0.58 387	0.22 386	0.18 420	0.29 507	0.25 480	0.25 427	0.23 414

StereoVision	0.65 356	0.34 441	0.86 406	0.59 441	0.40 403	0.50 176	0.41 286	1.09 313	0.93 319	0.71 257	2.50 631	0.82 324	0.57 296	1.03 292	0.49 339	0.25 460	0.28 556	0.29 507	0.28 531	0.36 535	0.20 352

LL-Strereo2	0.52 243	0.33 416	0.69 292	0.52 327	0.37 359	0.70 345	0.30 124	1.13 329	0.67 226	0.94 316	0.78 249	0.91 365	0.42 153	1.05 301	0.42 276	0.17 180	0.16 363	0.29 507	0.25 480	0.21 344	0.16 215

WZ-Net	1.95 631	0.95 627	10.10 677	0.86 616	0.78 600	1.69 586	1.60 647	2.20 625	1.98 632	2.08 629	1.93 597	2.30 625	1.97 636	5.30 616	3.17 645	0.34 562	0.26 541	0.29 507	0.31 560	0.51 602	0.47 591

pcwnet_v2	0.97 510	0.37 478	4.33 655	0.62 479	0.54 507	0.79 394	0.45 348	2.02 589	1.58 600	1.42 546	1.64 558	1.09 441	0.79 398	1.24 352	0.67 426	0.32 543	0.25 535	0.29 507	0.27 510	0.37 539	0.35 541

GwcNet	1.08 542	0.51 545	2.33 631	0.79 591	1.18 652	1.76 593	0.70 514	1.68 482	1.47 586	1.41 540	1.64 558	1.74 579	1.04 518	2.20 523	1.41 580	0.30 529	0.29 567	0.29 507	0.27 510	0.30 494	0.35 541

DPSNet	1.69 615	0.59 575	4.33 655	0.70 553	0.57 521	2.02 619	1.62 648	3.35 666	1.78 618	1.48 558	1.38 484	2.17 620	2.84 662	4.77 605	3.66 651	0.48 617	0.31 578	0.29 507	0.25 480	0.64 624	0.48 594

StereoDRNet	0.98 514	0.47 528	1.70 596	0.76 584	0.94 630	1.51 570	0.91 573	1.92 561	1.32 533	1.61 584	1.13 376	1.47 534	0.97 488	1.75 472	1.46 591	0.28 513	0.23 517	0.29 507	0.27 510	0.35 528	0.27 476

PWCDC_ROB	1.29 572	0.75 611	1.33 552	1.05 643	0.88 625	1.73 590	0.52 409	1.89 551	3.28 665	1.29 481	4.88 667	1.22 469	1.46 593	1.77 479	1.45 588	0.60 637	0.26 541	0.29 507	0.25 480	0.52 604	0.37 552

rvit_0105_5	0.58 310	0.39 490	1.05 494	0.66 518	0.37 359	0.58 254	0.56 449	0.94 237	1.18 460	0.64 244	0.68 216	0.75 298	0.63 334	0.88 239	0.50 346	0.32 543	0.32 586	0.30 520	0.27 510	0.28 473	0.25 441

UGAM	1.14 557	0.27 258	0.95 456	0.53 346	0.42 419	0.70 345	0.72 519	0.95 242	1.32 533	0.98 329	1.48 517	1.78 586	0.87 441	9.65 688	0.87 492	0.21 355	0.18 420	0.30 520	0.24 466	0.19 252	0.16 215

ssnet_v2	0.88 486	0.36 471	1.02 485	0.62 479	0.38 381	1.32 542	0.97 587	2.07 599	1.34 540	1.37 525	1.18 400	1.54 545	0.92 459	1.10 316	1.65 601	0.30 529	0.27 549	0.30 520	0.28 531	0.27 454	0.26 465

RAFT + AFF	1.00 521	0.42 508	1.09 510	0.67 530	0.50 476	1.22 528	1.24 620	2.24 628	1.19 469	1.30 490	1.56 537	1.17 459	1.49 598	3.44 583	0.83 483	0.21 355	0.25 535	0.30 520	0.26 498	0.27 454	0.27 476

FADNet-RVC-Resample	0.84 472	0.47 528	2.10 620	0.61 468	0.45 447	1.07 494	0.61 482	1.59 458	1.20 474	1.08 360	0.98 301	1.03 418	0.98 495	2.17 517	0.72 443	0.23 413	0.22 504	0.30 520	0.32 568	0.35 528	0.34 536

SGM_RVC	1.68 614	0.36 471	0.61 235	0.59 441	0.29 203	2.25 629	1.18 616	2.38 643	1.68 609	3.60 670	2.67 636	3.69 659	2.42 655	8.13 675	1.90 613	0.31 536	0.31 578	0.30 520	0.28 531	0.30 494	0.29 495
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	1.38 585	0.70 603	3.91 653	0.75 581	0.72 577	2.69 648	0.95 584	2.02 589	1.99 633	1.99 624	1.73 572	1.82 590	1.17 546	2.45 541	2.84 637	0.28 513	0.25 535	0.31 526	0.30 552	0.41 559	0.33 531

YMNet	1.00 521	0.54 556	1.40 558	0.81 597	0.85 617	1.87 608	0.62 485	1.55 451	1.18 460	1.63 590	1.99 601	1.77 583	0.97 488	1.50 423	1.45 588	0.33 552	0.37 611	0.31 526	0.32 568	0.32 512	0.29 495

YMNet_1	1.00 521	0.54 556	1.40 558	0.81 597	0.85 617	1.87 608	0.62 485	1.55 451	1.18 460	1.63 590	1.99 601	1.77 583	0.97 488	1.50 423	1.45 588	0.33 552	0.37 611	0.31 526	0.32 568	0.32 512	0.29 495

ffm	0.72 395	0.33 416	0.85 400	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	0.95 242	2.47 649	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	1.55 434	0.32 156	0.20 320	0.12 100	0.31 526	0.27 510	0.19 252	0.20 352

ff1	1.37 583	0.33 416	0.85 400	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	0.95 242	2.47 649	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	7.22 660	7.61 672	0.20 320	0.12 100	0.31 526	0.27 510	0.19 252	0.20 352

mmx	1.39 586	0.33 416	0.85 400	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	2.13 604	1.37 557	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	7.22 660	7.61 672	0.24 432	0.19 438	0.31 526	0.27 510	0.30 494	0.25 441

xxx	1.39 586	0.33 416	0.85 400	0.53 346	0.37 359	0.74 362	0.56 449	2.13 604	1.37 557	1.15 406	1.45 505	1.06 424	0.82 413	7.22 660	7.61 672	0.24 432	0.19 438	0.31 526	0.27 510	0.30 494	0.25 441

GMStereo_Zeroshot	0.67 376	0.61 585	1.01 478	0.64 498	0.37 359	0.84 429	0.35 189	1.05 291	1.12 413	1.12 382	1.06 338	1.27 488	0.54 269	1.19 340	0.59 390	0.32 543	0.17 395	0.31 526	0.18 292	0.52 604	0.22 394

Wz-Net-SNSev	1.49 593	1.23 649	6.27 667	0.68 543	0.67 564	1.37 549	1.41 632	2.00 581	1.39 566	1.48 558	1.61 551	2.29 624	1.32 579	3.93 588	2.14 624	0.31 536	0.28 556	0.31 526	0.33 578	0.42 564	0.36 547

NINENet	0.77 435	0.37 478	0.78 376	0.62 479	0.51 488	2.34 634	0.42 291	1.83 534	1.04 371	1.14 400	1.23 421	1.03 418	0.62 328	1.24 352	0.70 434	0.28 513	0.23 517	0.31 526	0.21 400	0.26 440	0.25 441

SACVNet	0.85 476	0.46 523	0.85 400	0.81 597	0.56 517	0.80 403	0.79 537	1.68 482	1.12 413	1.34 517	1.33 463	1.25 480	0.94 473	2.39 538	0.76 455	0.34 562	0.26 541	0.31 526	0.29 543	0.35 528	0.44 581

psm_up	0.77 435	0.34 441	0.70 298	0.66 518	0.58 530	1.05 489	0.92 575	1.52 438	1.12 413	1.26 469	1.16 394	1.31 499	1.23 563	1.20 342	0.81 476	0.25 460	0.29 567	0.31 526	0.27 510	0.27 454	0.25 441

FADNet_RVC	0.83 467	0.51 545	1.83 609	0.54 363	0.42 419	1.19 522	0.46 356	1.51 436	1.09 400	0.89 303	1.24 423	0.91 365	0.87 441	2.11 512	1.11 537	0.27 499	0.22 504	0.31 526	0.28 531	0.43 570	0.38 558

FADNet	0.92 496	0.61 585	1.81 605	0.62 479	0.55 513	0.96 466	0.57 460	1.78 516	1.33 537	0.93 311	1.01 312	1.36 508	1.01 507	2.71 557	0.75 452	0.33 552	0.34 593	0.31 526	0.34 584	0.59 617	0.40 562

DRN-Test	1.00 521	0.44 514	1.13 519	0.70 553	0.81 610	1.62 580	0.79 537	2.14 608	1.44 583	1.78 604	1.33 463	1.43 519	1.05 522	2.18 520	1.53 597	0.27 499	0.21 482	0.31 526	0.30 552	0.32 512	0.28 488

zh-sn7	1.76 622	1.38 652	6.58 668	0.74 577	0.72 577	1.78 598	1.31 627	1.88 548	1.56 599	1.86 616	2.47 630	1.81 587	2.08 644	5.12 613	3.80 653	0.32 543	0.32 586	0.32 541	0.32 568	0.44 576	0.40 562

test_sample7	0.74 418	0.37 478	0.76 358	0.52 327	0.35 324	0.91 443	0.67 503	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	1.23 347	0.67 426	0.31 536	0.28 556	0.32 541	0.31 560	0.33 521	0.29 495

coex-ft	8.13 688	2.13 682	98.04 726	0.67 530	0.53 503	1.71 587	1.56 642	1.65 474	11.11 693	18.17 710	3.75 653	3.88 661	7.61 691	2.98 567	6.49 667	0.30 529	0.30 572	0.32 541	0.31 560	0.66 628	0.50 601

FINET	0.97 510	0.54 556	1.60 590	0.63 489	0.79 603	1.08 495	1.07 604	1.56 454	2.20 642	1.15 406	1.49 519	0.94 378	0.88 446	2.32 532	1.05 523	0.42 597	0.35 604	0.32 541	0.28 531	0.43 570	0.38 558

FADNet-RVC	0.88 486	0.67 595	1.93 613	0.60 453	0.48 465	0.91 443	0.60 478	1.71 491	1.18 460	0.90 304	0.96 291	1.36 508	0.92 459	2.25 527	1.17 546	0.30 529	0.29 567	0.32 541	0.32 568	0.41 559	0.35 541

ADCRef	1.35 580	0.55 561	2.37 633	0.72 565	0.77 598	1.94 613	0.78 533	1.91 558	1.27 509	1.57 580	1.59 546	1.36 508	1.41 586	1.54 432	7.53 671	0.23 413	0.20 458	0.32 541	0.30 552	0.29 484	0.29 495

ADCP+	1.99 635	0.48 532	7.73 671	0.66 518	0.91 626	2.30 632	1.05 601	1.82 529	1.34 540	1.54 572	1.32 461	1.74 579	1.61 608	2.17 517	13.37 689	0.24 432	0.21 482	0.32 541	0.28 531	0.37 539	0.29 495

AdaStereo	0.70 386	0.43 511	0.75 348	0.73 573	0.37 359	0.92 450	0.53 417	1.85 539	1.18 460	1.12 382	1.23 421	1.07 430	0.65 346	0.96 264	0.63 410	0.31 536	0.15 324	0.32 541	0.21 400	0.29 484	0.22 394
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SANet	1.88 627	0.57 569	2.18 627	0.63 489	0.40 403	2.80 653	1.57 645	2.39 644	5.88 686	2.36 641	3.57 651	3.72 660	2.97 664	4.74 604	1.76 606	0.34 562	0.30 572	0.32 541	0.29 543	0.48 593	0.37 552

Wz-Net-TNSev	1.88 627	2.08 681	7.66 670	0.67 530	0.64 554	2.42 637	1.83 656	2.33 636	1.74 616	1.57 580	1.56 537	2.58 637	1.90 633	4.86 607	3.12 642	0.39 585	0.37 611	0.33 550	0.37 596	0.53 606	0.58 619

CFNet_pseudo	0.66 365	0.32 393	0.86 406	0.48 240	0.39 392	0.70 345	0.40 269	1.33 384	1.22 486	1.16 416	1.34 470	1.24 476	0.64 338	0.98 275	0.59 390	0.21 355	0.16 363	0.33 550	0.19 317	0.36 535	0.25 441

EDNetEfficientorigin	10.57 692	1.47 661	177.42 727	0.67 530	0.53 503	1.58 577	1.16 614	1.90 554	3.37 667	4.71 682	3.38 648	3.10 653	2.69 661	3.13 573	3.58 650	0.25 460	0.23 517	0.33 550	0.27 510	0.83 637	0.81 642

CFNet-ft	0.72 395	0.32 393	0.54 176	0.66 518	0.54 507	0.83 420	0.55 441	1.37 394	1.15 440	0.93 311	1.28 443	1.57 549	0.97 488	1.35 383	0.81 476	0.26 483	0.20 458	0.33 550	0.25 480	0.30 494	0.23 414

STTStereo	0.78 443	0.50 542	1.22 532	0.64 498	0.54 507	0.89 436	0.54 423	1.44 413	1.11 409	1.38 531	1.09 352	1.27 488	0.85 428	1.43 408	0.83 483	0.29 524	0.27 549	0.33 550	0.39 600	0.32 512	0.30 508

PA-Net	1.01 527	0.57 569	1.29 544	0.64 498	0.74 585	1.19 522	0.84 552	1.69 484	1.43 582	1.16 416	1.19 407	1.32 500	1.19 554	3.42 581	1.25 553	0.29 524	0.45 634	0.33 550	0.49 625	0.32 512	0.47 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	1.36 581	0.47 528	0.86 406	0.67 530	0.45 447	1.34 546	1.73 651	1.64 473	1.24 495	1.49 560	2.38 623	1.55 547	1.20 557	9.30 682	0.93 503	0.30 529	0.31 578	0.33 550	0.28 531	0.39 552	0.30 508

TDLM	1.06 537	0.44 514	0.79 379	0.63 489	0.50 476	0.89 436	1.44 634	1.48 424	1.26 503	1.12 382	1.40 490	1.08 431	0.98 495	6.65 648	0.78 463	0.33 552	0.21 482	0.33 550	0.26 498	0.37 539	0.24 429

CFNet_RVC	0.72 395	0.32 393	0.54 176	0.66 518	0.54 507	0.83 420	0.55 441	1.37 394	1.15 440	0.93 311	1.28 443	1.57 549	0.97 488	1.35 383	0.81 476	0.26 483	0.20 458	0.33 550	0.25 480	0.30 494	0.23 414

XPNet_ROB	0.96 504	0.49 535	1.09 510	0.72 565	0.57 521	1.11 502	1.14 611	1.66 479	1.23 489	1.85 614	1.39 488	1.64 565	1.11 535	1.80 481	1.42 584	0.38 582	0.30 572	0.33 550	0.29 543	0.37 539	0.34 536

AANet	1.64 609	1.27 651	5.08 660	0.67 530	0.65 556	1.41 561	0.84 552	1.92 561	2.90 661	3.11 667	3.20 646	2.91 648	2.06 642	2.49 547	2.10 622	0.42 597	0.29 567	0.34 560	0.30 552	0.45 580	0.45 583

rvit_0105_3	0.63 336	0.44 514	1.08 507	0.72 565	0.40 403	0.64 295	0.71 516	1.03 277	1.17 453	0.82 287	0.70 226	0.80 314	0.70 360	0.91 247	0.56 380	0.35 569	0.34 593	0.34 560	0.32 568	0.27 454	0.28 488

Syn2CoEx	1.14 557	0.69 600	1.66 593	0.80 594	0.67 564	1.40 556	0.88 565	2.06 598	1.54 596	1.25 465	1.58 544	1.42 518	1.50 600	4.09 591	1.40 576	0.36 573	0.32 586	0.34 560	0.29 543	0.29 484	0.34 536

psmorigin	1.52 597	0.69 600	10.52 681	0.68 543	0.59 538	1.13 506	0.70 514	1.57 455	1.19 469	1.99 624	1.79 581	2.26 623	1.47 595	2.09 510	1.36 570	0.39 585	0.40 622	0.34 560	0.33 578	0.43 570	0.56 614

hitnet-ft	0.79 447	0.35 461	0.57 213	0.58 428	0.42 419	0.96 466	0.46 356	1.47 422	1.33 537	1.19 434	1.22 417	1.81 587	0.98 495	1.66 456	0.94 505	0.33 552	0.28 556	0.34 560	0.27 510	0.35 528	0.31 518

FAT-Stereo	1.07 539	0.41 504	1.32 549	0.72 565	0.58 530	1.08 495	0.89 567	1.96 571	1.65 605	1.75 601	1.98 600	2.03 615	1.48 596	2.02 503	1.18 549	0.42 597	0.35 604	0.34 560	0.29 543	0.35 528	0.53 608

ADCL	1.72 620	0.57 569	3.66 650	0.67 530	0.61 544	2.61 645	1.85 657	1.96 571	1.67 607	1.90 620	1.83 585	2.06 618	1.90 633	2.13 513	9.15 680	0.26 483	0.24 526	0.34 560	0.32 568	0.38 548	0.35 541

CVANet_RVC	1.07 539	0.43 511	0.76 358	0.60 453	0.50 476	0.90 439	0.97 587	1.52 438	1.26 503	1.33 513	1.38 484	1.24 476	1.18 551	6.75 654	0.75 452	0.34 562	0.23 517	0.34 560	0.29 543	0.42 564	0.27 476

UCFNet_RVC	0.69 382	0.35 461	0.49 123	0.64 498	0.39 392	0.85 432	0.58 464	1.75 501	1.14 428	0.97 324	1.19 407	1.17 459	0.93 468	0.99 282	0.62 405	0.28 513	0.20 458	0.34 560	0.31 560	0.32 512	0.27 476

DMCA-RVC	0.74 418	0.40 497	1.27 542	0.66 518	0.49 469	0.77 383	0.47 364	1.35 391	1.01 358	1.53 566	1.01 312	1.29 494	0.82 413	1.31 369	0.78 463	0.27 499	0.21 482	0.35 569	0.27 510	0.32 512	0.24 429

S-Stereo	1.15 561	0.46 523	2.17 625	0.81 597	0.80 608	1.21 526	1.19 617	1.93 566	2.02 635	1.47 552	2.11 611	1.57 549	1.17 546	2.05 507	1.41 580	0.40 588	0.40 622	0.35 569	0.31 560	0.44 576	0.70 636

RTS	2.67 656	1.38 652	15.28 686	0.99 639	1.26 656	3.78 666	1.96 664	2.15 610	2.62 655	2.61 648	2.85 640	2.60 638	1.59 605	6.27 640	5.71 664	0.40 588	0.28 556	0.35 569	0.35 589	0.50 597	0.48 594

RTSA	2.67 656	1.38 652	15.28 686	0.99 639	1.26 656	3.78 666	1.96 664	2.15 610	2.62 655	2.61 648	2.85 640	2.60 638	1.59 605	6.27 640	5.71 664	0.40 588	0.28 556	0.35 569	0.35 589	0.50 597	0.48 594

AnyNet_C32	1.96 632	1.10 637	5.17 661	0.90 629	1.11 643	2.12 625	2.37 678	1.85 539	1.48 587	2.45 645	1.70 569	2.05 617	1.64 610	2.50 548	10.28 684	0.37 577	0.34 593	0.35 569	0.41 605	0.49 596	0.54 610

RYNet	1.17 564	0.49 535	1.24 536	0.70 553	0.97 634	1.71 587	0.92 575	1.91 558	1.46 585	1.38 531	1.14 380	1.88 594	1.30 576	4.24 593	1.87 610	0.26 483	0.21 482	0.35 569	0.27 510	0.55 610	0.54 610

ccs_rob	0.66 365	0.33 416	0.86 406	0.48 240	0.39 392	0.70 345	0.40 269	1.33 384	1.22 486	1.16 416	1.34 470	1.23 474	0.64 338	0.98 275	0.59 390	0.21 355	0.16 363	0.35 569	0.20 354	0.37 539	0.25 441

PWC_ROB	1.24 568	0.76 612	2.46 635	0.72 565	0.78 600	1.15 513	0.49 389	1.75 501	1.92 629	2.31 636	3.07 643	1.59 553	1.40 585	2.46 544	2.10 622	0.33 552	0.22 504	0.35 569	0.24 466	0.38 548	0.41 567

rvit_105_1	0.72 395	0.52 549	1.01 478	0.78 589	0.49 469	0.75 368	0.87 562	1.12 325	1.18 460	0.99 332	0.79 255	0.90 362	0.77 386	1.26 356	0.75 452	0.41 593	0.36 609	0.36 577	0.41 605	0.30 494	0.33 531

GASNet	0.99 516	0.97 628	1.72 599	0.98 638	0.68 570	0.83 420	0.67 503	1.60 462	1.28 514	1.31 500	1.22 417	1.22 469	1.21 560	2.41 539	1.41 580	0.43 603	0.26 541	0.36 577	0.34 584	0.55 610	0.31 518

SGM-ForestM	6.52 683	0.38 485	1.26 539	0.63 489	0.35 324	13.59 695	5.32 693	6.32 691	6.70 688	11.14 698	9.18 689	22.51 711	13.93 698	16.89 700	20.07 699	0.36 573	0.37 611	0.36 577	0.35 589	0.36 535	0.34 536

CFNet_ucs	0.70 386	0.33 416	0.88 427	0.50 274	0.43 431	0.74 362	0.44 328	1.60 462	1.29 519	1.22 447	1.54 531	1.09 441	0.63 334	0.99 282	0.59 390	0.25 460	0.20 458	0.37 580	0.21 400	0.40 556	0.28 488

MDST_ROB	1.67 612	0.34 441	1.58 589	0.92 634	0.58 530	4.26 674	1.11 607	2.83 657	1.41 577	4.49 680	2.55 633	1.45 526	0.97 488	7.79 672	1.17 546	0.31 536	0.25 535	0.37 580	0.33 578	0.31 503	0.30 508

PSMNet_ROB	0.90 491	0.52 549	1.17 527	0.72 565	0.61 544	1.27 534	1.12 609	1.76 508	1.12 413	1.09 366	1.28 443	1.45 526	0.89 452	1.65 452	1.42 584	0.33 552	0.25 535	0.37 580	0.39 600	0.35 528	0.29 495

TCMNet	1.01 527	0.60 583	2.10 620	0.86 616	1.33 659	1.14 507	0.67 503	1.69 484	1.23 489	1.11 380	1.57 541	1.30 495	0.97 488	2.01 502	1.50 595	0.31 536	0.31 578	0.38 583	0.34 584	0.42 564	0.36 547

PSM-AAD	0.79 447	0.27 258	0.53 164	0.55 388	0.28 179	0.77 383	1.24 620	0.99 259	0.91 311	1.66 593	1.57 541	0.81 319	2.19 648	1.65 452	0.44 289	0.19 278	0.14 261	0.38 583	0.32 568	0.21 344	0.70 636

SHD	1.31 575	0.71 605	2.34 632	0.86 616	0.75 594	1.77 596	0.65 494	2.22 626	2.50 652	2.40 643	1.71 570	1.91 599	1.60 607	1.93 495	2.37 629	0.38 582	0.31 578	0.38 583	0.40 604	0.48 593	0.50 601

ADCPNet	1.85 625	0.69 600	8.07 672	0.71 561	0.58 530	2.79 652	1.22 619	1.94 568	1.54 596	1.88 617	1.69 568	2.46 635	2.04 639	2.37 536	6.48 666	0.38 582	0.37 611	0.38 583	0.43 611	0.47 588	0.45 583

NVstereo2D	0.92 496	0.41 504	1.48 580	0.72 565	0.72 577	1.20 524	0.87 562	1.75 501	1.38 561	0.99 332	1.13 376	1.26 484	0.98 495	2.21 524	0.89 496	0.43 603	0.20 458	0.38 583	0.24 466	0.57 613	0.63 627

ETE_ROB	0.96 504	0.64 592	1.16 525	0.69 547	0.48 465	1.14 507	1.13 610	1.77 512	1.19 469	1.91 621	1.45 505	1.73 577	1.05 522	1.60 444	1.14 541	0.32 543	0.26 541	0.38 583	0.34 584	0.39 552	0.41 567

stereogan	1.15 561	0.42 508	1.40 558	0.86 616	0.84 614	2.38 636	0.71 516	1.88 548	1.73 614	1.72 598	1.94 599	2.31 626	1.29 572	2.07 508	1.08 529	0.36 573	0.35 604	0.39 589	0.31 560	0.51 602	0.46 587

ADCMid	1.89 630	0.73 606	5.06 659	0.72 565	0.67 564	2.00 618	1.14 611	1.97 575	1.48 587	2.86 657	1.81 584	2.37 629	2.05 641	2.24 525	10.39 685	0.33 552	0.31 578	0.39 589	0.43 611	0.50 597	0.44 581

WCMA_ROB	1.84 624	0.47 528	1.31 546	0.69 547	0.57 521	2.11 624	1.14 611	1.87 545	1.73 614	4.04 674	6.43 673	5.62 677	3.61 672	2.59 551	1.94 615	0.52 623	0.44 630	0.39 589	0.42 608	0.48 593	0.47 591

SGM-Forest	1.24 568	0.38 485	0.60 230	0.52 327	0.37 359	1.56 575	1.30 626	1.65 474	1.36 553	2.11 631	1.79 581	1.63 562	0.93 468	7.48 667	0.95 509	0.36 573	0.37 611	0.39 589	0.34 584	0.37 539	0.32 525
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.95 503	0.44 514	0.66 270	0.53 346	0.35 324	1.53 572	1.63 649	1.69 484	1.42 580	2.00 627	1.60 547	1.43 519	1.17 546	1.59 443	0.99 518	0.34 562	0.34 593	0.39 589	0.33 578	0.33 521	0.32 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.64 348	0.46 523	1.05 494	0.66 518	0.66 560	0.53 214	0.48 377	1.20 355	1.12 413	0.76 264	0.92 282	0.78 308	0.53 262	1.03 292	0.59 390	0.37 577	0.28 556	0.40 594	0.31 560	0.37 539	0.32 525

ADCS	2.25 642	0.99 631	5.55 662	0.81 597	0.74 585	2.19 627	1.80 653	2.27 632	2.14 640	2.80 656	2.13 613	2.40 631	2.03 638	2.64 555	13.69 690	0.41 593	0.39 620	0.40 594	0.45 615	0.58 615	0.56 614

AnyNet_C01	2.26 643	1.78 670	10.22 679	0.93 635	0.74 585	2.92 655	2.20 673	2.29 634	1.80 620	2.53 647	2.41 626	2.71 642	1.73 617	3.41 580	6.72 668	0.41 593	0.39 620	0.40 594	0.42 608	0.67 629	0.63 627

DANet	1.08 542	0.61 585	1.32 549	0.85 614	0.72 577	1.37 549	0.51 398	1.54 447	1.15 440	1.78 604	1.54 531	2.01 612	1.11 535	2.90 563	2.00 618	0.33 552	0.30 572	0.40 594	0.30 552	0.44 576	0.45 583
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	1.41 589	0.59 575	1.26 539	0.70 553	0.50 476	1.76 593	1.78 652	1.77 512	1.90 628	2.35 639	2.32 620	1.92 602	1.94 635	5.56 627	1.49 594	0.43 603	0.35 604	0.40 594	0.41 605	0.43 570	0.41 567

APVNet	1.06 537	0.53 555	1.42 565	0.84 609	0.79 603	1.92 611	0.82 548	1.90 554	1.08 392	1.08 360	1.43 497	1.56 548	1.13 542	3.07 569	1.58 598	0.31 536	0.34 593	0.42 599	0.36 593	0.36 535	0.37 552

SAMSARA	1.55 599	0.84 617	2.61 640	1.22 652	1.07 638	2.50 640	1.93 662	2.05 593	1.89 626	2.75 653	1.66 563	2.81 644	1.69 616	3.08 571	1.97 617	0.46 615	0.51 647	0.42 599	0.46 618	0.58 615	0.59 621

ISRNet	0.80 450	0.33 416	1.07 503	0.81 597	0.66 560	0.60 272	0.34 179	1.19 353	1.13 425	1.59 583	1.53 526	1.35 507	0.77 386	1.27 359	0.94 505	0.39 585	0.34 593	0.43 601	0.38 598	0.34 525	0.49 598

SDNR	1.62 608	0.51 545	2.17 625	0.53 346	0.56 517	3.80 668	0.45 348	1.54 447	1.29 519	1.33 513	2.41 626	1.08 431	0.96 485	11.18 695	1.16 543	0.66 643	0.63 658	0.43 601	0.32 568	0.64 624	0.67 633

Nwc_Net	1.09 545	0.49 535	1.33 552	0.89 628	0.80 608	1.49 569	0.66 499	2.19 622	1.27 509	1.32 504	2.26 618	1.96 607	1.54 601	1.92 492	1.34 566	0.40 588	0.30 572	0.43 601	0.45 615	0.38 548	0.37 552

LALA_ROB	1.01 527	0.59 575	1.16 525	0.67 530	0.51 488	1.63 581	1.26 624	1.69 484	1.38 561	1.81 611	1.37 479	1.94 604	1.02 514	1.58 440	1.38 572	0.37 577	0.27 549	0.43 601	0.37 596	0.43 570	0.37 552

XQC	1.37 583	0.87 622	2.56 639	0.84 609	0.69 572	1.83 604	0.89 567	2.07 599	1.88 625	1.88 617	1.53 526	1.91 599	1.55 603	2.85 562	3.05 640	0.48 617	0.29 567	0.44 605	0.39 600	0.69 631	0.60 624

G-Net	1.66 611	0.63 590	1.56 586	1.11 648	0.74 585	2.98 657	0.91 573	1.55 451	1.22 486	2.76 654	8.18 686	2.32 627	2.53 659	1.92 492	1.87 610	0.48 617	0.44 630	0.45 606	0.31 560	0.60 621	0.57 618

NCC-stereo	1.10 547	0.54 556	1.24 536	0.84 609	0.94 630	1.29 537	0.89 567	2.01 585	1.34 540	1.32 504	1.74 574	1.88 594	1.74 618	2.35 534	1.25 553	0.45 609	0.37 611	0.45 606	0.58 639	0.42 564	0.42 571

Abc-Net	1.10 547	0.54 556	1.24 536	0.84 609	0.94 630	1.29 537	0.89 567	2.01 585	1.34 540	1.32 504	1.74 574	1.88 594	1.74 618	2.35 534	1.25 553	0.45 609	0.37 611	0.45 606	0.58 639	0.42 564	0.42 571
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	1.00 521	0.56 565	1.06 498	0.75 581	0.57 521	1.31 541	1.72 650	1.77 512	1.36 553	1.50 561	1.17 398	1.91 599	1.17 546	1.54 432	1.29 560	0.35 569	0.31 578	0.45 606	0.44 613	0.40 556	0.40 562

MeshStereo	2.26 643	0.56 565	0.92 445	0.61 468	0.49 469	2.60 643	1.02 597	3.18 663	2.05 637	7.40 695	4.98 668	7.58 683	2.98 665	6.37 642	1.96 616	0.43 603	0.43 627	0.45 606	0.39 600	0.43 570	0.42 571
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FACV-RUCA	0.63 336	0.34 441	0.82 390	0.62 479	0.65 556	0.81 412	0.41 286	1.44 413	1.07 386	0.86 299	1.14 380	0.61 255	0.69 355	0.80 207	0.53 365	0.28 513	0.19 438	0.47 611	0.21 400	0.35 528	0.25 441

CBMV_ROB	0.90 491	0.44 514	0.63 245	0.51 306	0.37 359	1.25 532	0.49 389	1.77 512	1.27 509	1.41 540	2.00 603	1.33 502	1.08 530	2.17 517	0.76 455	0.43 603	0.42 626	0.47 611	0.44 613	0.41 559	0.36 547

RP	1.09 545	0.50 542	1.12 517	0.90 629	1.04 637	1.11 502	0.84 552	1.80 525	1.62 602	1.55 575	2.00 603	1.90 598	1.78 622	1.84 484	1.25 553	0.52 623	0.36 609	0.48 613	0.36 593	0.45 580	0.43 578

NOSS_ROB	1.26 571	0.46 523	0.62 242	0.56 404	0.38 381	1.06 492	0.78 533	1.73 493	1.40 571	1.01 343	1.43 497	1.10 444	0.75 375	10.62 694	0.65 415	0.45 609	0.43 627	0.48 613	0.45 615	0.44 576	0.41 567

AF-Net	1.13 555	0.52 549	1.33 552	0.86 616	0.91 626	1.38 552	0.71 516	2.16 613	1.62 602	1.56 576	2.40 625	1.99 610	1.65 611	1.81 483	1.48 593	0.48 617	0.28 556	0.49 615	0.33 578	0.39 552	0.32 525

FSD	0.54 270	0.52 549	0.65 259	0.62 479	0.50 476	0.54 224	0.58 464	0.65 92	0.53 168	0.54 212	0.52 149	0.56 228	0.52 254	0.57 109	0.55 376	0.51 622	0.47 639	0.50 616	0.49 625	0.50 597	0.49 598

LSM	6.33 682	1.10 637	13.19 683	1.41 659	68.17 720	1.64 583	1.90 661	1.92 561	2.46 648	2.99 661	3.11 644	1.88 594	1.80 624	2.61 553	2.06 621	0.41 593	0.58 655	0.50 616	0.57 638	0.64 624	17.66 711

FC-DCNN v2	2.81 662	0.59 575	0.85 400	0.73 573	0.57 521	2.97 656	1.05 601	3.39 667	2.61 654	6.98 691	7.67 682	10.38 693	6.31 687	5.75 632	3.37 649	0.53 629	0.48 641	0.51 618	0.50 629	0.53 606	0.51 605

FC-DCNN	2.72 661	0.59 575	0.86 406	0.73 573	0.57 521	2.91 654	1.04 599	3.01 661	2.60 653	6.83 690	7.64 681	9.92 690	6.33 688	5.21 614	3.14 643	0.53 629	0.48 641	0.51 618	0.50 629	0.53 606	0.51 605

FCDSN-DC	2.32 646	0.63 590	0.81 386	0.84 609	0.75 594	2.23 628	0.94 582	2.09 602	1.80 620	5.45 688	7.72 683	7.77 685	6.93 690	3.39 578	1.80 608	0.52 623	0.48 641	0.52 620	0.51 632	0.57 613	0.58 619
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 621	0.87 622	3.56 649	0.80 594	0.75 594	3.72 665	2.44 680	1.82 529	1.82 622	1.74 600	1.91 596	1.92 602	1.26 569	7.69 670	1.28 559	0.45 609	0.47 639	0.52 620	0.77 652	0.50 597	0.50 601

DeepPrunerF	1.60 605	0.73 606	5.81 665	0.88 624	1.19 653	0.91 443	0.95 584	2.19 622	5.24 683	1.17 425	1.30 448	1.19 463	1.30 576	4.90 609	1.66 603	0.42 597	0.34 593	0.52 620	0.47 620	0.41 559	0.40 562

MANE	6.19 681	0.59 575	1.03 489	0.93 635	1.22 655	13.38 694	2.69 681	12.81 699	17.94 707	8.21 696	10.82 694	14.72 697	11.68 692	11.39 696	11.90 688	0.59 636	0.50 646	0.52 620	1.76 683	0.55 610	0.54 610

PS-NSSS	0.99 516	0.58 572	0.93 447	0.58 428	0.57 521	0.91 443	0.80 543	1.81 528	1.14 428	1.14 400	1.67 565	1.00 404	0.83 421	4.62 602	0.78 463	0.37 577	0.31 578	0.52 620	0.32 568	0.45 580	0.38 558

BEATNet-Init1	26.87 709	13.43 701	70.68 725	0.91 632	0.68 570	57.02 722	21.06 703	32.82 717	32.67 714	52.12 727	53.61 723	66.05 725	49.56 724	48.79 726	34.71 715	0.49 621	0.44 630	0.53 625	0.53 634	0.63 622	0.59 621

HBP-ISP	0.96 504	0.58 572	0.72 315	0.61 468	0.46 459	1.64 583	0.76 528	1.86 542	1.28 514	1.30 490	1.53 526	0.86 345	0.94 473	3.27 577	0.69 433	0.45 609	0.44 630	0.54 626	0.48 622	0.47 588	0.40 562

edge stereo	1.11 550	0.50 542	1.30 545	0.71 561	0.65 556	1.14 507	0.75 525	1.93 566	1.37 557	1.71 597	1.83 585	2.54 636	1.44 590	2.43 540	1.23 551	0.42 597	0.41 624	0.54 626	0.35 589	0.42 564	0.46 587

STTRV1_RVC	1.58 602	0.68 599	1.96 615	0.88 624	1.12 645	1.57 576	0.90 572	2.25 629	1.75 617	1.29 481	2.02 606	1.40 514	1.22 561	9.77 690	1.31 562	0.81 649	0.33 591	0.54 626	0.49 625	0.73 635	0.52 607

PDISCO_ROB	1.32 577	0.65 593	1.44 568	1.36 655	1.46 662	2.55 641	0.92 575	2.45 648	2.07 638	1.37 525	1.49 519	1.65 568	1.00 505	2.82 559	1.35 569	1.01 654	0.27 549	0.54 626	0.47 620	0.71 633	0.73 639

MSMD_ROB	1.99 635	0.59 575	0.89 433	0.70 553	0.61 544	3.95 670	0.94 582	1.80 525	1.79 619	4.41 678	4.43 658	8.17 686	3.66 673	3.40 579	1.33 564	0.52 623	0.48 641	0.54 626	0.58 639	0.53 606	0.50 601

DGSMNet	1.14 557	0.76 612	2.49 637	0.81 597	0.86 621	1.39 554	1.39 631	2.13 604	1.35 549	1.26 469	1.63 557	1.48 536	0.98 495	1.75 472	1.10 534	0.45 609	0.43 627	0.55 631	0.49 625	0.75 636	0.70 636

MFN_U_SF_RVC	1.52 597	0.84 617	3.42 648	0.87 623	0.66 560	2.56 642	0.95 584	2.36 640	1.70 610	1.98 623	1.86 590	2.45 634	1.79 623	2.95 564	2.58 632	0.52 623	0.48 641	0.55 631	0.59 642	0.59 617	0.61 625

ELAS	2.37 648	0.74 609	1.54 584	0.99 639	0.92 628	4.78 677	2.33 677	3.33 665	3.37 667	5.05 686	4.77 666	3.67 658	4.53 680	3.42 581	4.50 658	0.62 639	0.53 649	0.55 631	0.53 634	0.63 622	0.64 631
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	1.71 619	0.62 589	1.45 573	0.67 530	0.61 544	1.81 601	1.08 605	2.52 651	1.70 610	1.77 603	1.73 572	1.98 609	1.25 567	12.57 697	1.84 609	0.34 562	0.37 611	0.56 634	0.38 598	0.45 580	0.43 578

ELAS_RVC	2.48 653	0.74 609	1.90 611	1.05 643	0.92 628	2.76 650	4.01 690	2.76 656	4.11 675	4.69 681	4.63 662	4.62 665	5.96 685	3.97 590	3.96 656	0.63 641	0.53 649	0.56 634	0.52 633	0.64 624	0.63 627
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	1.12 552	0.67 595	1.01 478	0.78 589	0.73 584	1.72 589	0.99 592	1.84 538	1.26 503	1.47 552	1.85 589	1.75 582	1.29 572	1.75 472	1.88 612	0.57 632	0.53 649	0.57 636	0.55 636	0.59 617	0.54 610

RGC	1.14 557	0.79 614	1.26 539	0.91 632	0.96 633	1.52 571	0.77 531	1.92 561	1.26 503	1.54 572	1.93 597	2.02 614	1.54 601	2.25 527	1.31 562	0.44 608	0.35 604	0.58 637	0.48 622	0.47 588	0.46 587

PVD	1.70 616	0.84 617	2.26 630	0.94 637	0.83 613	2.48 639	0.97 587	2.59 654	3.35 666	3.01 663	2.77 638	2.34 628	2.47 657	2.67 556	3.14 643	0.47 616	0.45 634	0.59 638	0.48 622	0.59 617	0.75 641

DualNet (step1)	0.83 467	0.49 535	1.13 519	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	1.23 347	0.67 426	0.57 632	0.28 556	0.62 639	0.67 647	0.45 580	0.42 571

test_sample9	1.86 626	0.49 535	1.13 519	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.78 516	1.21 480	1.22 447	1.18 400	1.08 431	0.92 459	2.27 529	7.92 676	0.57 632	12.61 711	0.62 639	0.67 647	0.45 580	0.42 571

test_sample8	2.19 641	0.49 535	1.13 519	0.56 404	0.39 392	1.02 483	0.73 520	1.82 529	1.15 440	2.26 634	1.30 448	4.94 672	2.52 658	2.27 529	7.92 676	0.57 632	12.61 711	0.62 639	0.67 647	0.45 580	0.42 571

GANetREF_RVC	1.07 539	0.86 621	1.31 546	0.82 605	0.53 503	1.41 561	1.31 627	1.76 508	1.52 593	1.27 472	1.31 454	1.46 529	1.24 566	2.03 504	0.96 513	0.56 631	0.45 634	0.67 642	0.50 629	0.88 642	0.59 621
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 638	1.15 644	3.10 646	1.05 643	0.76 597	5.03 680	2.40 679	2.16 613	2.62 655	1.89 619	2.28 619	2.69 641	1.65 611	9.35 684	2.04 619	0.64 642	0.51 647	0.68 643	0.71 650	1.09 652	0.67 633

PASM	1.34 579	0.92 625	2.62 641	0.86 616	0.87 623	1.03 486	1.08 605	1.50 430	1.51 592	1.82 612	1.41 492	1.68 571	1.26 569	4.87 608	1.34 566	0.61 638	0.65 661	0.68 643	0.78 653	0.69 631	0.68 635

MADNet+	2.69 658	3.22 692	11.53 682	1.44 660	1.12 645	3.19 659	1.81 654	2.85 658	2.37 645	1.68 595	2.07 610	2.85 646	2.18 647	7.41 664	5.23 662	0.79 648	0.76 664	0.69 645	0.65 646	0.98 645	0.95 648

light-stereo	12.42 696	1.45 659	18.02 689	17.94 704	23.64 707	11.13 690	0.82 548	9.91 696	5.73 684	15.42 706	42.83 719	55.24 724	1.88 630	28.77 713	2.26 626	1.61 665	3.00 694	0.78 646	0.93 662	3.48 687	3.62 696

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 547	1.02 633	1.00 474	0.82 605	0.67 564	1.93 612	0.93 579	1.62 469	1.11 409	1.15 406	1.25 427	1.50 538	0.79 398	1.96 498	0.76 455	1.89 667	0.34 593	0.79 647	0.36 593	1.25 657	0.83 643

dad	0.86 481	0.66 594	1.06 498	0.56 404	0.37 359	0.76 376	0.44 328	1.17 337	1.50 590	1.44 547	1.27 437	1.34 506	0.75 375	2.52 549	0.84 486	0.42 597	0.27 549	0.83 648	0.26 498	0.41 559	0.29 495

MFMNet_re	1.40 588	1.14 643	1.68 594	1.39 657	1.07 638	1.48 567	1.43 633	1.87 545	1.82 622	2.26 634	2.19 615	1.51 540	1.86 629	1.52 426	1.25 553	0.93 652	0.83 667	0.84 649	0.80 654	0.99 647	1.05 655

DStereoSA	4.44 674	0.92 625	6.79 669	1.58 663	2.54 681	2.29 631	14.04 699	2.33 636	2.31 644	1.85 614	10.58 693	1.32 500	13.05 695	7.07 658	11.18 687	0.67 644	1.97 691	0.88 650	3.29 693	1.69 660	2.44 682

JetBlue	3.97 670	2.01 676	10.19 678	1.38 656	2.84 686	10.53 689	9.54 694	3.60 670	2.41 647	2.73 652	3.39 649	4.54 664	4.31 678	7.85 674	6.84 669	0.88 650	0.93 677	0.89 651	0.91 660	1.74 661	1.91 671

Consistency-Raft	1.25 570	0.99 631	1.93 613	1.02 642	1.21 654	0.96 466	1.01 596	1.75 501	1.92 629	1.36 522	2.12 612	1.44 524	1.01 507	1.14 328	1.40 576	0.72 646	0.82 666	0.89 651	0.98 667	1.31 659	0.95 648

DStereoO	1.44 591	1.11 640	1.69 595	1.16 649	0.72 577	1.21 526	1.56 642	1.74 498	1.63 604	1.52 564	1.67 565	1.51 540	3.16 667	1.73 470	1.72 604	2.35 673	0.45 634	0.97 653	0.42 608	2.01 664	0.53 608

anonymity	1.12 552	0.97 628	1.21 530	1.07 646	1.12 645	1.08 495	0.89 567	1.95 570	1.16 450	1.29 481	1.26 434	1.22 469	1.09 533	1.15 329	1.01 520	1.02 656	1.00 679	0.97 653	0.97 665	0.98 645	0.99 650

SPS-STEREO	1.67 612	1.04 634	1.23 533	1.21 651	1.13 648	1.82 603	1.11 607	2.16 613	1.52 593	3.07 665	2.32 620	2.82 645	1.80 624	4.11 592	2.04 619	1.03 657	0.99 678	0.97 653	0.94 663	1.03 650	1.02 651
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet-RUCA	1.02 530	0.97 628	1.44 568	1.23 653	1.10 641	1.40 556	0.62 485	1.69 484	1.38 561	0.94 316	1.53 526	0.97 395	0.83 421	1.17 337	0.93 503	0.69 645	0.34 593	0.99 656	0.60 643	0.97 644	0.64 631

SGM+DAISY	2.41 651	1.07 635	2.14 624	1.18 650	1.10 641	2.14 626	1.36 630	1.96 571	1.66 606	5.46 689	7.07 677	4.95 673	4.32 679	5.50 624	2.26 626	1.04 658	1.02 681	0.99 656	0.97 665	1.02 648	1.04 653

UDGNet	0.72 395	1.17 646	0.80 385	0.77 587	0.41 413	0.77 383	0.38 237	0.97 253	1.34 540	0.81 283	0.88 275	0.71 291	0.60 312	1.21 344	0.54 371	0.52 623	0.19 438	1.02 658	0.26 498	0.71 633	0.31 518

Anonymous_2	1.30 574	0.55 561	0.82 390	0.52 327	0.58 530	1.01 479	0.64 492	1.25 373	0.97 337	0.96 320	0.78 249	1.33 502	1.29 572	1.03 292	0.74 447	0.62 639	0.64 659	1.06 659	9.63 704	1.16 653	0.49 598

NVStereoNet_ROB	1.88 627	1.07 635	1.45 573	1.07 646	1.17 650	1.47 566	1.48 637	1.89 551	1.93 631	1.94 622	4.67 665	3.08 652	1.80 624	6.51 645	1.65 601	1.06 659	0.86 673	1.08 660	1.32 673	0.93 643	1.26 660
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	3.67 669	1.49 663	2.18 627	1.32 654	1.32 658	4.41 675	1.26 624	3.75 672	9.27 690	3.36 668	6.80 674	4.81 670	13.54 697	6.95 656	4.76 660	0.73 647	0.69 662	1.17 661	2.40 692	1.27 658	1.95 673

WAO-7	2.66 655	1.40 655	1.73 601	1.39 657	1.17 650	3.93 669	1.94 663	4.11 675	3.88 673	2.92 658	5.50 669	4.18 663	3.00 666	7.63 669	3.71 652	1.13 662	1.00 679	1.17 661	1.13 672	1.18 655	1.09 657

GCST	1.08 542	1.47 661	0.93 447	1.73 664	1.14 649	1.30 539	0.31 136	1.33 384	1.16 450	1.29 481	0.97 300	0.98 397	0.49 229	2.08 509	0.46 318	1.19 663	0.70 663	1.30 663	0.85 658	1.02 648	0.89 646

SQANet	1.31 575	0.88 624	1.08 507	1.83 666	1.44 661	1.44 564	0.75 525	1.74 498	1.09 400	1.32 504	1.26 434	1.28 491	1.01 507	1.50 423	0.83 483	2.50 674	0.34 593	1.47 664	0.55 636	2.32 667	1.57 666

otaku	1.60 605	1.11 640	1.21 530	2.20 669	1.56 663	1.97 615	1.24 620	2.07 599	1.36 553	1.44 547	1.62 553	1.73 577	1.19 554	1.73 470	0.98 517	2.89 678	0.57 654	1.74 665	0.60 643	2.78 674	1.94 672

PWCK	2.88 664	2.05 679	5.72 664	2.08 668	1.11 643	3.55 663	3.90 689	2.86 659	3.54 671	3.03 664	3.63 652	3.10 653	2.31 652	8.15 677	3.09 641	2.12 670	0.91 676	1.75 666	0.98 667	2.57 672	1.18 659

Ntro	1.64 609	1.15 644	1.23 533	2.48 675	1.83 666	2.09 623	1.16 614	1.96 571	1.38 561	1.21 442	1.62 553	1.62 557	1.29 572	1.87 489	1.11 537	3.04 679	0.56 653	1.82 667	0.64 645	2.80 675	2.05 674

AnonymousM	0.59 315	1.11 640	0.41 59	0.44 157	0.32 277	0.43 98	0.47 364	1.05 291	0.64 207	0.98 329	0.63 193	0.67 276	0.43 162	0.59 115	0.41 265	0.20 320	0.15 324	1.84 668	0.84 656	0.14 42	0.13 71

MonStereo1	3.14 666	1.66 667	1.81 605	2.43 674	2.32 677	5.80 683	1.58 646	3.52 668	4.70 680	3.09 666	8.22 687	4.76 669	3.36 669	6.52 646	2.29 628	2.33 672	0.61 657	1.91 669	1.05 671	2.44 669	2.34 678

CC-Net-ROB	1.49 593	1.26 650	1.27 542	0.88 624	0.79 603	1.76 593	1.00 594	1.79 522	1.26 503	1.10 374	1.61 551	1.21 467	0.99 503	8.13 675	0.84 486	1.09 660	0.41 624	2.20 670	0.46 618	1.20 656	0.48 594

ACVNet_2	2.43 652	1.41 656	2.04 617	2.62 676	2.24 673	2.63 647	1.88 660	3.31 664	3.01 662	2.19 632	3.45 650	4.62 665	2.04 639	4.50 600	1.47 592	2.55 675	0.64 659	2.22 671	0.84 656	2.69 673	2.29 677

UDG	1.41 589	2.65 687	0.99 468	1.44 660	1.64 665	1.34 546	0.80 543	1.60 462	1.23 489	1.23 453	1.71 570	2.01 612	1.34 581	1.47 419	1.41 580	0.90 651	0.54 652	2.29 672	0.75 651	1.84 662	1.04 653

WAO-6	2.81 662	1.60 666	1.46 575	2.36 673	2.28 675	3.55 663	2.29 676	4.21 676	4.56 679	2.36 641	4.51 659	4.88 671	2.66 660	4.60 601	4.07 657	1.72 666	1.15 685	2.31 673	1.46 679	2.31 666	1.85 670

ACVNet-4b	2.15 639	1.41 656	1.64 591	2.80 677	2.31 676	2.31 633	1.24 620	2.32 635	2.14 640	1.26 469	2.39 624	2.66 640	1.48 596	5.95 637	1.06 525	3.20 683	0.45 634	2.37 674	0.89 659	2.83 678	2.37 679

DDUNet	1.50 595	2.69 688	1.12 517	1.77 665	1.88 667	1.84 605	0.92 575	1.70 489	1.16 450	1.38 531	1.79 581	1.60 555	1.12 538	1.37 390	1.08 529	1.10 661	0.76 664	2.37 674	0.94 663	2.00 663	1.37 662

LVE	3.31 668	1.67 668	1.64 591	2.85 679	2.42 679	3.20 660	2.26 675	4.78 681	5.05 682	2.35 639	6.91 675	6.02 678	2.37 653	9.15 680	2.17 625	3.19 682	1.08 684	2.38 676	1.47 680	2.81 676	2.40 681

RainbowNet	1.97 633	1.76 669	1.57 588	2.81 678	2.21 672	1.98 617	1.81 654	2.54 652	1.89 626	1.50 561	1.84 587	1.96 607	1.65 611	2.14 514	1.25 553	3.33 685	0.85 671	2.39 677	0.98 667	2.82 677	2.22 675

ACVNet_1	2.18 640	1.45 659	1.72 599	2.85 679	2.33 678	2.28 630	1.46 635	3.08 662	2.22 643	1.82 612	2.05 609	3.56 656	1.98 637	3.09 572	1.40 576	3.17 680	0.60 656	2.40 678	0.92 661	2.91 681	2.37 679

WAO-8	4.40 672	1.82 673	1.79 603	2.34 671	2.20 670	9.19 686	1.53 639	6.09 688	16.46 701	3.94 672	7.84 684	7.32 680	3.72 675	9.41 686	3.31 646	2.00 668	1.07 682	2.44 679	1.37 677	2.50 670	1.68 667

Venus	4.40 672	1.82 673	1.79 603	2.34 671	2.20 670	9.19 686	1.53 639	6.09 688	16.46 701	3.94 672	7.84 684	7.32 680	3.72 675	9.41 686	3.31 646	2.00 668	1.07 682	2.44 679	1.37 677	2.50 670	1.68 667

Dean	2.91 665	1.53 665	2.07 618	2.96 684	2.51 680	3.15 658	2.14 671	4.75 680	4.41 678	2.76 654	6.10 672	5.53 676	2.37 653	2.97 566	1.92 614	3.18 681	0.85 671	2.51 681	1.04 670	2.88 680	2.47 683

JetRed	6.91 685	8.80 698	25.96 705	2.85 679	3.25 690	13.98 697	11.87 696	6.25 690	4.28 677	4.45 679	4.56 660	6.69 679	5.46 682	7.46 666	14.05 691	2.59 676	3.31 695	2.59 682	2.29 691	4.20 694	3.36 693

DispFullNet	2.34 647	2.85 689	3.66 650	3.08 685	2.27 674	1.97 615	0.67 503	2.00 581	1.70 610	2.52 646	2.00 603	2.23 621	5.86 683	3.44 583	1.58 598	1.01 654	0.32 586	2.64 683	1.94 686	2.85 679	2.24 676

IMH-64-1	2.70 659	1.79 671	1.46 575	3.26 687	2.66 682	3.23 661	2.10 668	4.08 673	2.75 659	2.34 637	3.81 654	3.06 650	2.22 650	4.25 594	2.59 633	3.75 689	0.84 668	2.75 684	1.35 674	3.15 683	2.60 686

IMH-64	2.70 659	1.79 671	1.46 575	3.26 687	2.66 682	3.23 661	2.10 668	4.08 673	2.75 659	2.34 637	3.81 654	3.06 650	2.22 650	4.25 594	2.59 633	3.75 689	0.84 668	2.75 684	1.35 674	3.15 683	2.60 686

IMH	3.21 667	1.85 675	1.48 580	3.25 686	2.69 684	4.07 672	2.02 666	4.41 678	3.80 672	2.72 651	7.11 678	4.75 668	2.92 663	5.92 635	2.55 631	3.85 693	0.88 674	2.78 686	1.36 676	3.19 685	2.59 685

TorneroNet-64	5.30 680	2.03 677	1.74 602	3.43 689	2.81 685	10.09 688	2.12 670	9.10 695	17.12 706	4.96 685	9.27 690	10.72 695	3.70 674	9.20 681	4.55 659	3.31 684	0.84 668	2.88 687	1.55 681	3.49 688	3.04 689

TorneroNet	10.70 693	2.03 677	1.82 607	3.43 689	3.01 687	43.83 714	2.22 674	8.87 694	67.47 728	7.17 694	27.36 708	10.68 694	3.85 677	8.67 679	7.65 675	3.59 687	0.88 674	3.04 688	1.57 682	3.71 689	3.17 690

UNDER WATER-64	5.27 679	2.32 683	8.78 676	3.93 695	3.54 693	7.61 684	3.03 687	5.84 687	14.19 695	4.04 674	4.04 656	9.39 689	6.26 686	5.93 636	8.48 678	3.60 688	1.51 688	3.13 689	1.88 684	4.29 695	3.61 694

KSHMR	8.75 689	2.06 680	2.11 622	3.53 691	3.11 688	4.13 673	2.69 681	5.60 685	61.37 727	3.00 662	55.83 724	4.98 675	2.45 656	4.49 598	2.61 635	3.46 686	1.55 689	3.14 690	1.94 686	3.72 690	3.18 691

UNDER WATER	5.08 678	2.33 684	5.55 662	3.94 696	3.51 692	5.20 681	2.72 683	5.61 686	16.52 703	3.84 671	4.60 661	9.21 688	5.89 684	5.90 634	8.66 679	3.75 689	1.34 686	3.18 691	1.88 684	4.33 696	3.61 694

ktn	4.70 676	2.38 685	2.12 623	3.76 692	3.24 689	4.85 678	2.95 686	5.52 683	7.37 689	4.07 676	19.32 704	7.46 682	3.47 670	7.39 663	2.95 639	4.04 694	1.85 690	3.26 692	2.22 690	3.08 682	2.65 688

notaker	3.98 671	2.40 686	2.68 642	3.82 694	3.27 691	3.97 671	2.14 671	4.78 681	3.45 669	4.12 677	6.94 676	7.65 684	3.26 668	7.82 673	5.30 663	4.04 694	1.41 687	3.36 693	2.10 689	3.88 691	3.31 692

HanzoNet	11.04 694	3.62 693	8.10 674	4.08 697	3.55 694	4.90 679	2.73 684	7.19 692	10.10 691	31.86 721	28.92 710	21.96 710	36.36 713	18.08 702	10.17 683	7.94 700	3.32 696	3.47 694	3.31 694	7.06 700	4.04 697

MADNet++	5.01 677	3.14 690	4.91 658	4.55 698	3.94 695	5.20 681	4.41 691	4.40 677	4.13 676	4.95 684	6.08 671	4.74 667	5.37 681	9.40 685	10.67 686	4.65 696	4.15 698	3.97 695	3.34 695	4.09 693	4.08 698

DStereoRT	1.36 581	0.32 393	1.41 563	0.67 530	0.50 476	2.07 621	0.60 478	1.44 413	0.91 311	1.37 525	1.44 502	0.73 294	1.30 576	6.39 643	0.90 499	0.23 413	0.17 395	4.29 696	1.94 686	0.24 414	0.20 352

TCMNet-wrong-test	10.31 691	11.40 700	14.84 685	20.96 707	18.45 701	13.80 696	10.76 695	15.78 701	3.53 670	5.20 687	5.52 670	16.26 699	12.61 693	7.51 668	10.15 682	7.43 699	2.37 692	4.31 697	3.43 696	11.36 703	10.61 702

DGTPSM_ROB	13.01 697	8.23 696	21.87 695	9.51 700	18.10 699	11.56 692	32.01 708	10.63 697	16.20 699	7.03 692	19.48 705	10.15 691	16.66 700	9.83 691	22.42 701	4.75 697	8.68 702	5.37 698	10.25 707	6.16 698	11.36 703

DPSMNet_ROB	13.02 698	8.23 696	21.91 696	9.53 701	18.11 700	11.56 692	32.02 709	10.64 698	16.23 700	7.05 693	19.49 706	10.16 692	16.66 700	9.85 692	22.43 702	4.77 698	8.68 702	5.38 699	10.26 708	6.17 699	11.36 703

DPSimNet_ROB	11.20 695	4.98 695	35.43 709	2.90 682	4.52 696	7.89 685	17.09 700	4.66 679	6.06 687	14.89 705	10.93 695	17.29 700	36.81 715	13.18 698	15.68 695	2.86 677	6.29 701	5.75 700	5.09 700	3.91 692	7.70 700

tt	6.58 684	0.26 225	6.10 666	3.77 693	2.16 669	11.55 691	19.63 701	13.33 700	5.74 685	2.96 660	2.65 635	4.97 674	6.33 688	3.81 587	7.24 670	9.15 701	11.32 710	5.89 701	6.24 702	6.03 697	2.55 684

USTest	14.33 699	14.94 702	21.04 694	17.44 703	16.05 698	23.26 699	33.84 710	21.73 703	11.80 694	9.36 697	10.14 691	15.97 698	13.20 696	17.28 701	22.43 702	3.78 692	5.01 699	6.17 702	6.16 701	9.25 702	7.72 701

PML	51.67 721	36.25 713	13.28 684	7.46 699	20.81 704	108.69 726	232.22 729	8.72 693	27.82 713	87.01 728	269.67 729	69.67 726	61.95 725	24.76 712	14.20 692	9.74 705	3.40 697	9.62 703	4.70 699	18.74 709	4.72 699

iinet-test	17.98 701	18.06 703	23.82 701	20.87 705	19.70 702	26.55 700	35.70 711	25.04 707	15.93 696	13.33 700	13.25 696	20.58 702	17.79 702	20.62 703	25.11 706	9.58 703	8.78 704	9.88 704	9.85 705	13.23 704	11.95 705

IINet	17.98 701	18.06 703	23.81 700	20.87 705	19.70 702	26.55 700	35.70 711	25.04 707	15.93 696	13.33 700	13.25 696	20.58 702	17.79 702	20.62 703	25.11 706	9.58 703	8.78 704	9.88 704	9.85 705	13.23 704	11.95 705

DPSM_ROB	19.08 703	19.14 706	25.17 703	22.15 709	20.85 705	28.17 703	37.82 714	26.56 709	16.85 704	14.14 702	14.84 699	21.70 705	18.75 705	21.87 706	26.55 710	10.16 707	9.30 707	10.47 706	10.42 709	14.03 706	12.61 708

DPSM	19.08 703	19.14 706	25.17 703	22.15 709	20.85 705	28.17 703	37.82 714	26.56 709	16.85 704	14.14 702	14.84 699	21.70 705	18.75 705	21.87 706	26.55 710	10.16 707	9.30 707	10.47 706	10.42 709	14.03 706	12.61 708

Selective-IGEV-i1pa	19.94 705	26.52 711	23.52 698	2.94 683	1.59 664	31.97 712	20.54 702	30.88 713	25.25 708	23.87 711	27.58 709	33.01 713	26.91 711	32.38 714	25.47 708	20.69 717	5.85 700	12.49 708	4.43 698	3.35 686	19.48 712

Hybrid-DGEV	38.35 713	38.46 717	50.28 715	44.82 720	41.90 715	56.66 716	76.35 721	53.24 721	33.80 718	28.29 715	29.84 716	43.58 717	37.86 721	43.84 722	53.39 721	20.34 713	18.69 715	21.06 709	21.00 712	28.25 713	25.34 714

RAFT-FEzeroshot	38.32 710	38.45 715	50.28 715	44.74 716	41.87 713	56.68 717	76.38 723	53.24 721	33.76 716	28.29 715	29.37 712	43.69 721	37.66 717	43.83 719	53.41 722	20.32 711	18.70 716	21.07 710	21.07 714	28.25 713	25.35 716

RAFT-FE	38.32 710	38.45 715	50.28 715	44.74 716	41.87 713	56.68 717	76.38 723	53.24 721	33.76 716	28.29 715	29.37 712	43.69 721	37.66 717	43.83 719	53.41 722	20.32 711	18.70 716	21.07 710	21.07 714	28.25 713	25.35 716

FlowAnything	38.37 714	38.41 714	50.38 719	44.76 719	41.94 716	56.64 715	76.34 720	53.28 725	34.23 721	28.25 714	29.72 715	43.60 718	37.79 720	43.83 719	53.38 720	20.39 715	18.71 720	21.07 710	21.14 718	28.23 711	25.29 713

CasAABBNet	38.33 712	38.46 717	50.35 718	44.75 718	41.84 712	56.68 717	76.37 722	53.22 720	33.83 719	28.31 718	29.54 714	43.62 720	37.71 719	43.84 722	53.41 722	20.30 710	18.70 716	21.07 710	21.07 714	28.24 712	25.34 714

Selective-RAFT-Error	38.39 715	38.47 719	50.44 720	44.73 715	41.97 717	56.68 717	76.38 723	53.24 721	33.92 720	28.34 719	29.85 717	43.60 718	38.20 722	43.75 718	53.34 719	20.38 714	18.70 716	21.09 714	21.05 713	28.30 716	25.43 718

LSM0	42.82 719	38.75 720	50.81 721	47.07 721	109.38 728	57.00 721	76.02 719	53.74 726	33.71 715	29.02 720	30.41 718	43.87 723	37.22 716	43.91 724	53.54 725	20.52 716	18.62 714	21.10 715	21.11 717	28.41 717	42.22 720

ASD4	15.85 700	10.99 699	19.63 691	10.21 702	11.70 697	19.24 698	31.10 707	19.35 702	10.68 692	11.14 698	10.18 692	12.59 696	12.64 694	14.74 699	24.83 705	12.93 709	9.94 709	26.83 716	19.40 711	16.23 708	12.70 710

Selective-IGEV-i16pa	97.29 727	136.83 728	17.95 688	1.52 662	1.00 635	188.16 728	3.63 688	183.02 730	169.43 730	88.01 729	178.60 727	119.35 729	191.45 729	226.33 730	135.51 726	131.38 728	17.89 713	32.25 717	3.46 697	2.02 665	117.94 729

LRCNet_RVC	22.74 706	32.10 712	21.97 697	29.84 711	26.23 708	4.42 676	0.81 546	22.66 704	2.02 635	26.93 713	29.26 711	23.06 712	15.59 699	23.84 708	18.88 698	31.75 718	19.90 721	34.65 718	32.13 719	30.54 718	28.32 719

HaxPig	38.92 716	41.40 721	41.64 710	29.95 712	32.27 709	28.90 705	27.60 704	29.73 712	37.71 722	43.82 722	43.87 720	33.17 714	35.56 712	41.53 716	40.37 717	43.94 722	47.51 726	45.82 719	47.08 721	42.38 719	44.15 722

AVERAGE_ROB	40.43 717	42.37 722	42.73 711	36.96 714	35.58 711	30.50 706	27.61 705	36.71 719	38.39 723	44.91 723	44.36 721	37.45 716	36.70 714	41.88 717	40.35 716	45.43 723	46.81 725	47.11 720	46.35 720	42.51 720	43.87 721

MEDIAN_ROB	42.00 718	44.40 723	44.29 714	35.15 713	34.95 710	31.28 711	29.60 706	35.88 718	40.02 724	47.20 726	46.64 722	37.37 715	38.48 723	44.35 725	42.45 718	48.03 724	49.39 727	49.71 721	49.03 722	45.14 721	46.65 723

U	9.45 690	0.21 69	0.58 221	0.47 207	53.11 719	61.27 723	0.24 66	0.70 119	0.52 161	0.36 86	0.28 29	0.29 42	0.35 111	0.33 4	0.26 55	0.19 278	0.11 38	60.50 722	8.88 703	0.17 158	0.13 71

Anonymous_1	43.04 720	18.73 705	24.79 702	21.81 708	46.26 718	27.80 702	37.60 713	28.08 711	16.14 698	14.66 704	14.30 698	20.65 704	17.88 704	21.56 705	25.94 709	117.93 727	8.92 706	100.65 723	126.50 725	158.64 729	12.08 707

RSGM-EC	88.84 725	82.86 726	51.22 722	105.38 722	99.51 726	94.51 724	125.67 726	90.02 727	46.43 725	45.14 724	57.50 725	101.22 727	88.55 726	154.40 727	153.26 727	105.54 725	59.55 728	113.88 724	53.02 723	92.89 727	56.17 724

acva	88.84 725	82.86 726	51.22 722	105.38 722	99.51 726	94.51 724	125.67 726	90.02 727	46.43 725	45.14 724	57.50 725	101.22 727	88.55 726	154.40 727	153.26 727	105.54 725	59.55 728	113.88 724	53.02 723	92.89 727	56.17 724

FADE		4.78 694		1.89 667	1.92 668			5.58 684	5.04 681	2.92 658		4.13 662		10.23 693		188.09 729	2.77 693	123.78 726	127.92 726	1.06 651	1.10 658

xxxxx1	54.10 722	25.67 708	27.13 706	113.43 724	96.96 723	30.69 707	47.44 716	32.38 714	25.60 709	17.75 707	17.27 701	21.81 707	21.02 707	24.43 709	33.82 712	33.37 719	40.54 722	157.71 727	175.86 727	66.16 722	72.93 726

tt_ll	54.10 722	25.67 708	27.13 706	113.43 724	96.96 723	30.69 707	47.44 716	32.38 714	25.60 709	17.75 707	17.27 701	21.81 707	21.02 707	24.43 709	33.82 712	33.37 719	40.54 722	157.71 727	175.86 727	66.16 722	72.93 726

ff	54.10 722	25.67 708	27.13 706	113.43 724	96.96 723	30.69 707	47.44 716	32.38 714	25.60 709	17.75 707	17.27 701	21.81 707	21.02 707	24.43 709	33.82 712	33.37 719	40.54 722	157.71 727	175.86 727	66.16 722	72.93 726

test_example2	192.40 728	210.76 729	206.48 728	199.83 729	204.73 729	172.94 727	183.52 728	133.93 729	133.41 729	191.38 730	196.19 728	187.13 730	178.77 728	205.33 729	208.00 729	222.09 730	238.72 730	186.54 730	190.54 730	227.34 730	170.31 730

ccccc	497.63 729	492.34 730	595.97 729	530.87 730	530.37 730	478.08 729	442.62 730	491.76 731	343.70 731	448.18 731	520.80 730	476.12 731	550.57 730	541.64 731	605.32 730	663.49 731	459.54 731	353.94 731	309.79 731	586.66 731	530.90 731

Low-res two-view benchmark